OpenCV——Mat类及常用数据结构

Mat类及常用数据结构

一、Mat类简介
- 1.1、矩阵头
- 1.2、矩阵的数据类型
- 1.3、Mat的子类
二、矩阵数据的存储
- 2.1、单通道
- 2.2、多通道
三、创建矩阵的方法
- 3.1、静态方法创建
- 3.2、构造方法创建
- 3.3、读取图像文件创建
- 3.4、克隆创建
四、获取矩阵信息
五、矩阵相关操作
- 5.1、获取/修改像素值
- 5.2、批量获取/修改像素值
六、常用数据结构
- 6.1、Point类（点）
- 6.2、Rect类（矩形）
- 6.3、Size类（尺寸）
- 6.4、Scalar类（颜色）
- 6.5、示例

一、Mat类简介

Mat是矩阵类（Matrix）的缩写，Mat由矩阵头（Header）和数据两部分组成。

1.1、矩阵头

矩阵头中包含了矩阵尺寸、存储方法，存储地址等信息。

public class MatDemo {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.zeros(2, 3, CvType.CV_8UC1);
        //打印矩阵信息
        System.out.println(m);
    }
}

Mat [ 2*3*CV_8UC1, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x600003f8f060, dataAddr=0x7f7c923071c0 ]

23CV_8UC1：矩阵尺寸是2*3，数据类型是CV_8UC1
isCont=true：是否连续存储
isSubmat=false：是否为子矩阵（子矩阵指矩阵的一个子区域，子矩阵可以像矩阵一样进行处理和保存，但是对子矩阵的任何修改都会同时影响原来的矩阵）
nativeObj=0x600003f8f060：本地对象地址
dataAddr=0x7f7c923071c0：存储的图片的地址

1.2、矩阵的数据类型

以CV_8UC3为例：

CV表示OpenCV
下划线后由四部分组成：
- 第一部分表示数据位数，8表示8位，16表示16位，32表示32位，64表示64位
- 第二部分表示数据类型，U代表无符号整型，S代表有符号整型，F代表浮点类型
- 第三部分C代表通道
- 第四部分为通道数：1表示1通道，2表示2通道，3表示3通道

图像深度	数字值	具体描述	取值范围
CV_8U	0	8位无符号整数	0~255
CV_8S	1	8位有符号整数	-128~127
CV_16U	2	16位无符号整数	0~65535
CV_16S	3	16位有符号整数	-32768~32767
CV_32S	4	32位有符号整数	-2147483~2147483647
CV_32F	5	32位浮点数	-
CV_64F	6	64位浮点数	-

1.3、Mat的子类

Mat类可以存储哥哥不同的数据类型。根据数据类型的不同，Mat类又派生出多个子类。
在这里插入图片描述

二、矩阵数据的存储

2.1、单通道

Mat类存储图像数据时，可以看做按照栅格扫描顺序存储的数组。单通道的灰度图中数据的排列顺序如下：

1行1列的灰度值 1行2列的灰度值 1行3列的灰度值...
2行1列的灰度值 2行2列的灰度值 2行3列的灰度值...
3行1列的灰度值 3行2列的灰度值 3行3列的灰度值...
...

举例，3*3大小8位1通道的灰度图存储如下

public class MatDemo {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.zeros(3, 3, CvType.CV_8UC1);
        //打印矩阵内部存储
        System.out.println(m.dump());
    }
}

1通道，所以同一行1个值表示1个像素点
[  0,   0,   0;
   0,   0,   0;
   0,   0,   0]

2.2、多通道

灰度图因为只有一个通道，所以相对简单，3个通道的RGB彩色图像在OpenCV中颜色是按B（蓝色）、G（绿色）、R（红色）的顺序排列的。3*3大小8位3通道的存储如下：

public class MatDemo {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.zeros(3, 3, CvType.CV_8UC3);
        //打印矩阵内部存储
        System.out.println(m.dump());
    }
}

3通道，所以1行3个值表示一个像素点
	  第一行	         		第二行          	   第三行 
[  0(B),0(G),0(R),		0,   0,   0,   		0,   0,   0;    第一列
   0,   0,   0,   		0,   0,   0,   		0,   0,   0;	第二列
   0,   0,   0,   		0,   0,   0,   		0,   0,   0]	第三列

三、创建矩阵的方法

3.1、静态方法创建

public class CreateMat {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        //创建2*3全为0的矩阵
        Mat m1 = Mat.zeros(2, 3, CvType.CV_8UC1);
        System.out.println(m1.dump());

        //创建2*3全为1的矩阵
        Mat m2 = Mat.ones(2, 3, CvType.CV_8UC1);
        System.out.println(m2.dump());

        //创建3*3的矩阵，当行号等于列号时值为1，其余值为0
        Mat m3 = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_8UC1);
        System.out.println(m3.dump());

        //需要注意的是，如果通道数大于1，则onces()创建的Mat类只有第一个通道的值为1
        Mat m4 = Mat.ones(3, 3, CvType.CV_8UC3);
        System.out.println(m4.dump());
    }
}

[  0,   0,   0;
   0,   0,   0]
[  1,   1,   1;
   1,   1,   1]
[  1,   0,   0;
   0,   1,   0;
   0,   0,   1]
[  1,   0,   0,   1,   0,   0,   1,   0,   0;
   1,   0,   0,   1,   0,   0,   1,   0,   0;
   1,   0,   0,   1,   0,   0,   1,   0,   0]

3.2、构造方法创建

在这里插入图片描述

这14种方法大多类似，下面介绍最常用的几种：

//构造方式创建
//方法一
Mat mat1 = new Mat();
mat1.create(3, 3, CvType.CV_8UC1);

//方法二
Mat src = Mat.ones(2, 2, CvType.CV_8UC1);
Mat dst = new Mat();
src.copyTo(dst);//将src复制到dst

//方法三
//大小为100*100，8位3通道蓝色
Mat mat = new Mat(100, 100, CvType.CV_8UC3, new Scalar(255, 0, 0));

3.3、读取图像文件创建

//读取文件创建
Mat fish = Imgcodecs.imread("/Users/acton_zhang/J2EE/MavenWorkSpace/opencv_demo/src/main/java/demo1/fish.png");
//在频幕显示图像
HighGui.imshow("fish", fish);
//按任意键退出
HighGui.waitKey();

3.4、克隆创建

Mat src = Mat.ones(2, 2, CvType.CV_8UC1);
Mat dst - src.clone();

四、获取矩阵信息

public class GetMatInfo {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat fish = Imgcodecs.imread("/Users/acton_zhang/J2EE/MavenWorkSpace/opencv_demo/src/main/java/demo1/fish.png");

        //获取矩阵头
        System.out.println(fish);

        //获取矩阵行数
        System.out.println(fish.rows());

        //获取矩阵列数
        System.out.println(fish.cols());

        //获取矩阵维度，2*3为二维，3*3*5为3维
        System.out.println(fish.dims());

        //获取矩阵通道数
        System.out.println(fish.channels());

        //获取矩阵的深度
        System.out.println(fish.depth());

        //获取矩阵的尺寸
        System.out.println(fish.size());

        //获取矩阵的数据类型
        System.out.println(fish.type());

        //获取矩阵元素个数，等于行*列
        System.out.println(fish.total());

        //获取矩阵数据
        //System.out.println(fish.dump());
    }
}

Mat [ 750*998*CV_8UC3, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x6000025045a0, dataAddr=0x7fbf66a4b000 ]
750
998
2
3
0
998x750
16
748500

五、矩阵相关操作

5.1、获取/修改像素值

获取像素值使用get方法：

int Mat.get(int row, int col, byte[] data)
int Mat.get(int row, int col, short[] data)
int Mat.get(int row, int col, int[] data)
int Mat.get(int row, int col, float[] data)
int Mat.get(int row, int col, double[] data)

注意：当row和col为0时表示第一行第一列。Java中的byte类型取值范围为-128~127，如果矩阵数据类型为CV_8U，则二者取值范围并不一致。

修改像素值使用put方法：

int Mat.put(int row, int col, byte[] data)
int Mat.put(int row, int col, short[] data)
int Mat.put(int row, int col, int[] data)
int Mat.put(int row, int col, float[] data)
int Mat.put(int row, int col, double[] data)

public class MatPixel {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_8UC1);

        //输出修改前的矩阵数据
        System.out.println(m.dump());
        System.out.println();

        //将第二行第二列值改为9
        m.put(1, 1, 9);

        //输出修改后的矩阵数据
        System.out.println(m.dump());
        System.out.println();

        //获取第二行第二列的像素值，存储在data数组中
        byte[] data = new byte[1];//单通道，所以数组长度为1即可
        m.get(1, 1, data);

        //输出像素值
        System.out.println(data[0]);
    }
}

[  1,   0,   0;
   0,   1,   0;
   0,   0,   1]

[  1,   0,   0;
   0,   9,   0;
   0,   0,   1]

9

上述程序有个潜在问题，矩阵m的数据类型和data数组的数据类型并不匹配。如果put(1,1, 255)，则超过了byte的上限，修改后代码如下：

public class MatPixel {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_32SC1);//修改为32位整型

        //输出修改前的矩阵数据
        System.out.println(m.dump());
        System.out.println();

        //将第二行第二列值改为9
        m.put(1, 1, 255);

        //输出修改后的矩阵数据
        System.out.println(m.dump());
        System.out.println();

        //获取第二行第二列的像素值，存储在data数组中
        int[] data = new int[1];//单通道，所以数组长度为1即可
        m.get(1, 1, data);

        //输出像素值
        System.out.println(data[0]);
    }
}

[1, 0, 0;
 0, 1, 0;
 0, 0, 1]

[1, 0, 0;
 0, 255, 0;
 0, 0, 1]

255

看上去问题得到了解决，但是实际上还存在一个问题，矩阵的数据类型为CV_32SC1，不是希望的CV_8UC1。要彻底解决这个问题，需要调用Mat类的convertTo()方法。

5.2、批量获取/修改像素值

如果将get/put方法的行号和列号都置为0，同时第三个参数数组足够大，则可以用于批量获取或修改数据。

public class MatPixel {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat m = Mat.eye(2, 2, CvType.CV_32SC3);

        //将矩阵数据存放在数据data中
        int[] data = new int[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 128, 200, 255};
        //批量修改矩阵数据
        m.put(0, 0, data);

        //查看矩阵数据
        System.out.println(m.dump());
        System.out.println();

        //转化矩阵数据类型
        Mat mat = new Mat();
        m.convertTo(mat, CvType.CV_8SC3);

        //获取矩阵的所有数据
        int[] i = new int[12];
        //获取所有数据
        m.get(0, 0, i);

        //查看mat的矩阵头
        System.out.println(mat);
        System.out.println();

        //查看矩阵数据
        System.out.println(mat.dump());
        System.out.println();

        //查看数组i的数据
        for (int n = 0; n < i.length; n++) {
            System.out.print(i[n] + ",");
        }
    }
}

[1, 2, 3, 4, 5, 6;
 7, 8, 9, 128, 200, 255]

Mat [ 2*2*CV_8SC3, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x600002436d00, dataAddr=0x7fc463805040 ]

[  1,   2,   3,   4,   5,   6;
   7,   8,   9, 127, 127, 127]

1,2,3,4,5,6,7,8,9,128,200,255,

六、常用数据结构

6.1、Point类（点）

Point类用于表示二维坐标系中的一个点。成员变量为x，y。

Point(double x, double y)
x：点的x坐标
y：点的y坐标

6.2、Rect类（矩形）

Rect类用于表示一个矩形，成员变量为x，y，width和height。

Rect(int x, int y, int width, int height)
x：左上角顶点x坐标
y：左上角顶点y坐标
width：矩形宽度
height：矩形高度

6.3、Size类（尺寸）

Size类用于表示尺寸，成员变量为width，height。

Size(double width, double height)
width：宽度
height：高度

6.4、Scalar类（颜色）

Scalar表示具有4个元素的数组，在OpenCV中被用来传递颜色值，如RGB的色彩值。Scalar表示颜色时的顺序是B（蓝色）、G（绿色）、R（红色），如果是四通道，则在后面跟透明度。

Scalar(double v0)
通常用于构造灰度图像
v0：灰度值

Scalar(double v0, double v1, double v2)；
通常用于三通道图像

v0：B值
v1：G值
v2：R值

Scalar(double v0, double v1, double v2, double v3)；
通常用于四通道图像

v0：B值
v1：G值
v2：R值
v3：透明度值

6.5、示例

public class BaseStructure {

    static {
        OpenCV.loadLocally(); // 自动下载并加载本地库
    }

    public static void main(String[] args) {
        //创建Point
        Point p = new Point(10, 20);
        System.out.println(p);
        System.out.println(p.x + "," + p.y);
        System.out.println();

        //创建Rect
        Rect r = new Rect(10, 20, 50, 100);
        System.out.println(r);
        System.out.println(r.x + "," + r.y + "," + r.width + "," + r.height);
        System.out.println();

        //创建Size
        Size s = new Size(50, 100);
        System.out.println(s);
        System.out.println(s.width + "," + s.height);
        System.out.println();

        //创建Scalar
        Scalar red = new Scalar(0, 0, 255);
        System.out.println(red);
        System.out.println();
    }
}

{10.0, 20.0}
10.0,20.0

{10, 20, 50x100}
10,20,50,100

50x100
50.0,100.0

[0.0, 0.0, 255.0, 0.0]