我是 OpenCV 乃至 C++ 的初學者热幔，過去的兩個禮拜里剛把一個 Matlab 程序轉(zhuǎn)化成使用了 OpenCV 的 C++ 代碼靴姿，過程中遇到了很多困難塔逃。這些困難有些來源于我對 Matlab 和 OpenCV 之間語言和類庫設計差異的不了解，有些是單純的不知道 Matlab 函數(shù)的 OpenCV 對照物造成的，還有一些是由于 OpenCV 并不具有一些功能的函數(shù)镰官。我打算將這些天的所學所得寫下來，借鑒《NumPy for Matlab Users》吗货，姑且將這個系列叫作《OpenCV for Matlab Users》泳唠。這篇是這個系列的第 2 篇，因為大體結構最早完成宙搬，所以也就先出來了笨腥。整個系列的大體安排如下：
- OpenCV for Matlab Users (1) - MATLAB 與 OpenCV / C++ 設計上的差異
- OpenCV for Matlab Users (2) - cv::Mat 類的屬性和方法
- OpenCV for Matlab Users (3) - MATLAB 函數(shù)的 OpenCV 對應實現(xiàn)
- OpenCV for Matlab Users (4) - MATLAB 與 OpenCV / C++ 易搞混的語法
- OpenCV for Matlab Users (5) - OpenCV 自身易搞混的函數(shù)辨析
下面開始本章正文：
以我淺薄的 C++ 知識來看，一個對象包括成員變量和成員方法兩類勇垛，有些貌似是成員變量脖母，其實是方法，這篇先按照是成員變量還是方法分為兩類闲孤。目前成員變量只有 5 個：rows谆级，cols，dims讼积，data肥照，step，還有一些比如像 channels勤众，depth舆绎，elemSize，empty们颜，isContinuous亿蒸，size，total掌桩，type 貌似是成員變量边锁，其實是沒有參數(shù)的成員方法。
1. 成員變量
-
rows
成員變量波岛，返回矩陣的行數(shù)
int imgRows = img.rows;
std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;
-
cols
是成員變量茅坛，返回矩陣的列數(shù)
int imgCols = img.cols;
std::cout<<"imgCols = "<<imgCols<<std::endl;
-
data
成員變量data事實上是指向已分配的內(nèi)存塊的指針，包括圖像數(shù)據(jù)则拷。當不存在數(shù)據(jù)時贡蓖，它被簡單設置為0.
uchar *data = img.data;
std::cout<<"*data = "<<(int)*data<<std::endl;
std::cout<<"data[0] = "<<(int)data[0]<<std::endl;
-
dims
成員變量，返回一個圖像的維數(shù)煌茬，但是好奇怪斥铺，我以為會有 3 維的，結果返回的還是 2
int imgDims = img.dims;
std::cout<<"imgDims = "<<imgDims<<std::endl;
-
step
成員變量坛善，代表以字節(jié)為單位的圖像的行寬晾蜘，即列數(shù)（包括填補像素）邻眷，即使你的圖像元素類型不是 uchar，step 仍然帶代表著行的字節(jié)數(shù)
int imgStep = img.step;
std::cout<<"imgStep = "<<imgStep<<std::endl;
2. 成員方法
-
at
成員函數(shù)剔交，at(int y, int x) 可以用來存取圖像元素肆饶。 但是必須在編譯期知道圖像的數(shù)據(jù)類型，因為 cv::Mat 可以存放任意數(shù)據(jù)類型的元素岖常。所以使用 at 方法要指定數(shù)據(jù)類型驯镊，而且 at 方法本身不會進行任何數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。
cv::Vec3b vec3b = img.at<cv::Vec3b>(0,0);
uchar vec3b0 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[0];
uchar vec3b1 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[1];
uchar vec3b2 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[2];
std::cout<<"vec3b = "<<vec3b<<std::endl;
std::cout<<"vec3b0 = "<<(int)vec3b0<<std::endl;
std::cout<<"vec3b1 = "<<(int)vec3b1<<std::endl;
std::cout<<"vec3b2 = "<<(int)vec3b2<<std::endl;
cv::Vec3b竭鞍，即由三個 unsigned char 組成的向量板惑。
-
channels
方法，返回通道數(shù)
int imgChannels = img.channels();
std::cout<<"imgChannels = "<<imgChannels<<std::endl;
-
clone
貌似也是深拷貝偎快，但是除了返回值類型不同洒放，clone 返回 cv::Mat，而 copyTo 是 void 類型滨砍，其余 clone 跟 copyTo 有什么區(qū)別我還沒搞清楚
cv::Mat cloneMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat cloneMat2 = cloneMat1.clone();
cloneMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
std::cout<<"cloneMat1 = "<<cloneMat1<<std::endl;
std::cout<<"cloneMat2 = "<<cloneMat2<<std::endl;
-
col
返回指定的一列（從 0 開始）
cv::Mat colMat = img.col(0);
std::cout<<"colMat.size() = "<<colMat.size()<<std::endl;
-
colRange
方法，返回若干列組成的矩陣
cv::Mat colRangeImg = img.colRange(imgCols / 2, imgCols);
cv::imshow("colRangeImg",colRangeImg);
cv::waitKey();
-
convertTo
方法妖异，在縮放或不縮放的情況下轉(zhuǎn)換為另一種指定的數(shù)據(jù)類型
cv::Mat doubleImg;
img.convertTo(doubleImg, CV_64FC4);
std::cout<<"doubleImg.channels() = "<<doubleImg.channels()<<std::endl;
cv::imshow("doubleImg", doubleImg);
cv::waitKey();
-
copyTo
把矩陣深拷貝賦值給另一個矩陣
cv::Mat copyMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat copyMat2;
copyMat1.copyTo(copyMat2);
copyMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
std::cout<<"copyMat1 = "<<copyMat1<<std::endl;
std::cout<<"copyMat2 = "<<copyMat2<<std::endl;
-
create
create 類似Mat（nrows,ncols,type [,fillValue])構造函數(shù)惋戏，把當前對象重新綁定到一個新的矩陣對象上
cv::Mat createMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
createMat.create(5,6, CV_8UC(2));
std::cout<<"createMat = "<<createMat<<std::endl;
-
cross
計算兩個 3 元素向量的叉乘積，注意他膳，必須是 3 個元素的响逢。
cv::Mat crossVec1 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
cv::Mat crossVec2 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
cv::Mat crossMat = crossVec1.cross(crossVec2);
std::cout<<"crossMat = "<<crossMat<<std::endl;
-
depth
方法，該方法返回矩陣元素深度（每個單獨的通道類型）的標識符棕孙。
int imgDepth = img.depth();
std::cout<<"imgDepth = "<<imgDepth<<std::endl;
-
diag
抽取矩陣對角線上的元素舔亭，返回的是一個 min(rows,cols) * channels 的矩陣。
cv::Mat diagMat = img.diag();
//std::cout<<"diagMat = "<<diagMat<<std::endl;
std::cout<<"diagMat.rows = "<<diagMat.rows<<std::endl;
std::cout<<"diagMat.cols = "<<diagMat.cols<<std::endl;
-
dot
內(nèi)積運算蟀俊，最后返回一個 double 類型的數(shù)钦铺。兩個矩陣必須是相同大小的。如果是非單行或者非單列矩陣肢预，那么結果相當于把兩個矩陣拉成一行或者一列后做內(nèi)積矛洞。多個通道的，每個通道的內(nèi)積會被加起來烫映。
cv::Mat onesMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat onesMat2 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
double dotVal = onesMat1.dot(onesMat2);
std::cout<<"dotVal = "<<dotVal<<std::endl;
-
elemSize
方法沼本，返回圖像（矩陣）像素（元素）大小 （以字節(jié)為單位），因為我們這里讀入的 PNG 格式锭沟，有 4 個通道抽兆，每個通道都是 uchar 類型的，所以是返回 4 個字節(jié)族淮。
int elementSize = img.elemSize();
std::cout<<"elementSize = "<<elementSize<<std::endl;
-
elemSize1
方法辫红，以字節(jié)為單位返回每個矩陣元素通道的大小凭涂，結果也就是上面的 elemSize 方法得到的除以通道數(shù)。
int elementSize1 = img.elemSize1();
std::cout<<"elementSize1 = "<<elementSize1<<std::endl;
-
empty
方法厉熟，如果是個空矩陣导盅，則返回 true。
bool isEmpty = img.empty();
std::cout<<"isEmpty = "<<isEmpty<<std::endl;
-
eye
返回單位矩陣揍瑟，跟 Matlab 類似白翻，先是行數(shù)，然后列數(shù)绢片，最后指定元素類型
cv::Mat eyeMat = cv::Mat::eye(3,4,CV_64F);
std::cout<<"eyeMat = "<<eyeMat<<std::endl;
-
isContinuous
方法滤馍，返回矩陣是否連續(xù)
bool isContinuous = img.isContinuous();
std::cout<<"isContinuous = "<<isContinuous<<std::endl;
-
ones
方法，產(chǎn)生全一矩陣底循，跟matlab的ones類似巢株，先是行數(shù)，然后是列數(shù)熙涤，就是必須要顯式地指定數(shù)據(jù)元素（像素）類型
cv::Mat onesMat = cv::Mat::ones(4, 3, CV_64F);
std::cout<<"onesMat = "<<onesMat<<std::endl;
-
ptr
函數(shù)阁苞，為了簡化指針運算，ptr 函數(shù)可以得到圖像給定行的首地址祠挫。ptr 函數(shù)是一個模板函數(shù)那槽，它返回第 j 行的首地址：
uchar *ptr = img.ptr<uchar>(0);
std::cout<<"*ptr = "<<(int)*ptr<<std::endl;
std::cout<<"ptr[0] = "<<(int)ptr[0]<<std::endl;
-
reshape
方法，返回一個改變了形狀的矩陣等舔，但要注意的是骚灸，跟 Matlab 不同，OpenCV 中的 reshape 的第一個參數(shù)是 通道數(shù)慌植，第二個參數(shù)是 行數(shù)甚牲，且只有這兩個參數(shù)，如果想維持通道數(shù)不變蝶柿，那對應位置填 0 即可丈钙。
cv::Mat reshapeMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat reshapeMat2 = reshapeMat1.reshape(0, 2);
std::cout<<"reshapeMat1 = "<<reshapeMat1<<std::endl;
std::cout<<"reshapeMat2 = "<<reshapeMat2<<std::endl;
-
row
方法，返回矩陣特定的某一行（行號從 0 開始）
cv::Mat rowMat = img.row(0);
std::cout<<"rowMat.size() = "<<rowMat.size()<<std::endl;
-
rowRange
方法交汤，取規(guī)定的行著恩，返回一個子矩陣
int imgRows = img.rows;
std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;
-
setTo
方法，將矩陣元素都設置為某個值
cv::Mat setMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
setMat.setTo(cv::Scalar(0));
std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
setMat.row(0).setTo(2);
std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
-
size
方法蜻展，返回一個 cv::Size 對象喉誊，使用情形如下：
cv::Size imgSize = img.size();
int imgHeight = imgSize.height;
int imgWidth = imgSize.width;
std::cout<<"imgSize = "<<imgSize<<std::endl;
std::cout<<"imgHeight = "<<imgHeight<<std::endl;
std::cout<<"imgWidth = "<<imgWidth<<std::endl;
需要注意的是，它只能返回2維的尺寸纵顾，還有就是它先返回的是列數(shù)伍茄，然后才是行數(shù)，行數(shù)列數(shù)分別可以用 height 和 width 兩個成員變量得到施逾。
-
t
函數(shù)敷矫，返回當前對象的轉(zhuǎn)置矩陣
cv::Mat tMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
tMat1.at<double>(1,2) = 0.0;
cv::Mat tMat2 = tMat1.t();
std::cout<<"tMat1 = "<<tMat1<<std::endl;
std::cout<<"tMat2 = "<<tMat2<<std::endl;
-
total
方法例获，該方法返回數(shù)組元素（如果該數(shù)組表示圖像的像素數(shù)）的數(shù)目，注意這個跟 Matlab 里面的 numel 可不同曹仗，Matlab 是將對象當作是矩陣（張量）來處理榨汤，只不過圖像剛好可以用矩陣和張量來表示，本質(zhì)上Matlab還是一個通用的數(shù)學軟件怎茫，而 OpenCV 是講對象當作圖像來看待收壕，是專門為圖像而設計的，所以 即使這個圖像有 RGB 3 個通道轨蛤，total 返回的也只是 height * width蜜宪，不過這也對，這就是像素數(shù)祥山。
int imgPixels = img.total();
std::cout<<"imgPixels = "<<imgPixels<<std::endl;
-
type
方法圃验，返回圖像像素的數(shù)據(jù)類型
int imgType = img.type();
std::cout<<"imgType = "<<imgType<<std::endl;
具體返回的數(shù)值對應什么類型，可以看這篇文章《LIST OF MAT TYPE IN OPENCV》
-
zeros
方法缝呕，產(chǎn)生全零矩陣澳窑，跟 Matlab 的 zeros 類似，先是行數(shù)供常，然后是列數(shù)摊聋，就是必須要顯式地指定數(shù)據(jù)元素（像素）類型
cv::Mat zerosMat = cv::Mat::zeros(4, 3, CV_64F);
std::cout<<"zerosMat = "<<zerosMat<<std::endl;
3. 內(nèi)存管理相關
有關引用計數(shù)的一些函數(shù)，作為普通用戶话侧，我們并不需要了解。
-
addref
該方法遞增與矩陣數(shù)據(jù)關聯(lián)的引用計數(shù)闯参，通常情況下瞻鹏，為避免內(nèi)存泄漏，不應顯式調(diào)用該方法鹿寨。
-
release
在必要的情況下新博，遞減引用計數(shù)并釋放該矩陣廊宪。
-
~Mat
4. 待日后補充
下面是一些我目前還沒有用到业簿，或者在 Reference Manual 里面搜不到相關介紹的，留待日后補充：
-
adjustROI
-
AUTO_STEP
-
copySize
-
checkVector
-
CONTINUOUS_FLAG
-
SUBMATRIX_FLAG
-
allocate
-
assignTo
-
step1
-
deallocate
-
datastart
-
datalimit
-
dataend
-
flags
-
initEmpty
-
isSubmatrix
-
locateROI
-
MAGIC_VAL
-
operator cv::Matx<_Tp, m, n>
-
operator cv::Vec<_Tp, n>
-
operator_CvMat
-
operator CvMatND
-
operator IplImage
-
operator std::vector<_Tp, std::allocator><_Tp>>
-
operator()
-
operator=
-
push_back_
-
pop_back
-
refcount
-
reserve
-
mul
-
inv
-
begin
-
end
集合終止位置的迭代器态坦，但是end 方法得到的迭代器其實已經(jīng)超出了集合馏慨。這也意味著迭代過程必須在迭代器到達這個位置時結束
-
push_back
方法埂淮，如果對矩陣做，是添加行的写隶。
還有一些函數(shù)倔撞，根據(jù) Reference Manual 的應該是采用 cv::resize() 這樣的方式調(diào)用，比如
resize
最后慕趴，上述代碼整體如下：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(int argc, char **argv)
{
std::string imgPathStr("D:\\openCV_build\\doc\\opencv-logo2.png");
cv::Mat img = cv::imread(imgPathStr,-1); // Read image
//cv::imshow("img",img);
//cv::waitKey();
std::vector<cv::Mat> rgbImg;
cv::split(img,rgbImg);
cv::Mat rgbImg_R = rgbImg[2];
cv::Mat rgbImg_G = rgbImg[1];
cv::Mat rgbImg_B = rgbImg[0];
// Attributes
int imgRows = img.rows;
std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;
int imgCols = img.cols;
std::cout<<"imgCols = "<<imgCols<<std::endl;
// Methods
cv::Mat rowRangeImg = img.rowRange(imgRows / 2, imgRows);
//cv::imshow("rowRangeImg",rowRangeImg);
//cv::waitKey();
cv::Mat colRangeImg = img.colRange(imgCols / 2, imgCols);
//cv::imshow("colRangeImg",colRangeImg);
//cv::waitKey();
cv::Size imgSize = img.size();
int imgHeight = imgSize.height;
int imgWidth = imgSize.width;
std::cout<<"imgSize = "<<imgSize<<std::endl;
std::cout<<"imgHeight = "<<imgHeight<<std::endl;
std::cout<<"imgWidth = "<<imgWidth<<std::endl;
int imgChannels = img.channels();
std::cout<<"imgChannels = "<<imgChannels<<std::endl;
int imgType = img.type();
std::cout<<"imgType = "<<imgType<<std::endl;
int imgPixels = img.total();
std::cout<<"imgPixels = "<<imgPixels<<std::endl;
bool isContinuous = img.isContinuous();
std::cout<<"isContinuous = "<<isContinuous<<std::endl;
int elementSize = img.elemSize();
std::cout<<"elementSize = "<<elementSize<<std::endl;
int elementSize1 = img.elemSize1();
std::cout<<"elementSize1 = "<<elementSize1<<std::endl;
int imgDepth = img.depth();
std::cout<<"imgDepth = "<<imgDepth<<std::endl;
bool isEmpty = img.empty();
std::cout<<"isEmpty = "<<isEmpty<<std::endl;
int imgDims = img.dims;
std::cout<<"imgDims = "<<imgDims<<std::endl;
cv::Mat onesMat = cv::Mat::ones(4, 3, CV_64F);
std::cout<<"onesMat = "<<onesMat<<std::endl;
cv::Mat zerosMat = cv::Mat::zeros(4, 3, CV_64F);
std::cout<<"zerosMat = "<<zerosMat<<std::endl;
int imgStep = img.step;
std::cout<<"imgStep = "<<imgStep<<std::endl;
cv::Mat doubleImg;
img.convertTo(doubleImg, CV_64FC4);
std::cout<<"doubleImg.channels() = "<<doubleImg.channels()<<std::endl;
//cv::imshow("doubleImg", doubleImg);
//cv::waitKey();
cv::Mat createMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
createMat.create(5,6, CV_8UC(2));
//std::cout<<"createMat = "<<createMat<<std::endl;
cv::Mat copyMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat copyMat2;
copyMat1.copyTo(copyMat2);
copyMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
//std::cout<<"copyMat1 = "<<copyMat1<<std::endl;
//std::cout<<"copyMat2 = "<<copyMat2<<std::endl;
cv::Mat cloneMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat cloneMat2 = cloneMat1.clone();
cloneMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
//std::cout<<"cloneMat1 = "<<cloneMat1<<std::endl;
//std::cout<<"cloneMat2 = "<<cloneMat2<<std::endl;
cv::Mat eyeMat = cv::Mat::eye(3,4,CV_64F);
std::cout<<"eyeMat = "<<eyeMat<<std::endl;
cv::Mat diagMat = img.diag();
//std::cout<<"diagMat = "<<diagMat<<std::endl;
std::cout<<"diagMat.rows = "<<diagMat.rows<<std::endl;
std::cout<<"diagMat.cols = "<<diagMat.cols<<std::endl;
cv::Mat rowMat = img.row(0);
std::cout<<"rowMat.size() = "<<rowMat.size()<<std::endl;
cv::Mat colMat = img.col(0);
std::cout<<"colMat.size() = "<<colMat.size()<<std::endl;
cv::Mat onesMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat onesMat2 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
double dotVal = onesMat1.dot(onesMat2);
std::cout<<"dotVal = "<<dotVal<<std::endl;
cv::Mat crossVec1 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
cv::Mat crossVec2 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
cv::Mat crossMat = crossVec1.cross(crossVec2);
std::cout<<"crossMat = "<<crossMat<<std::endl;
cv::Mat tMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
tMat1.at<double>(1,2) = 0.0;
cv::Mat tMat2 = tMat1.t();
std::cout<<"tMat1 = "<<tMat1<<std::endl;
std::cout<<"tMat2 = "<<tMat2<<std::endl;
cv::Mat reshapeMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
cv::Mat reshapeMat2 = reshapeMat1.reshape(0, 2);
std::cout<<"reshapeMat1 = "<<reshapeMat1<<std::endl;
std::cout<<"reshapeMat2 = "<<reshapeMat2<<std::endl;
cv::Mat setMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
setMat.setTo(cv::Scalar(0));
std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
setMat.row(0).setTo(2);
std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
uchar *data = img.data;
std::cout<<"*data = "<<(int)*data<<std::endl;
std::cout<<"data[0] = "<<(int)data[0]<<std::endl;
uchar *ptr = img.ptr<uchar>(0);
std::cout<<"*ptr = "<<(int)*ptr<<std::endl;
std::cout<<"ptr[0] = "<<(int)ptr[0]<<std::endl;
cv::Vec3b vec3b = img.at<cv::Vec3b>(0,0);
uchar vec3b0 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[0];
uchar vec3b1 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[1];
uchar vec3b2 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[2];
std::cout<<"vec3b = "<<vec3b<<std::endl;
std::cout<<"vec3b0 = "<<(int)vec3b0<<std::endl;
std::cout<<"vec3b1 = "<<(int)vec3b1<<std::endl;
std::cout<<"vec3b2 = "<<(int)vec3b2<<std::endl;
std::system("PAUSE");
return 0;
}
初寫于 2015-04-28痪蝇，未完待續(xù)鄙陡。
首發(fā)于 Yimian Dai's Homepage，轉(zhuǎn)載請注明出處躏啰。
參考資料：
OpenCV參考手冊之Mat類詳解（一）
OpenCV參考手冊之Mat類詳解（二）
OpenCV參考手冊之Mat類詳解（三）
《OpenCV 2 計算機視覺編程手冊》
