【OpenCV教程】core 模块 - Mat - 基本图像容器

目的：

从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，都是在记录图像中的每一个点的数值。

比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作为一个计算机视觉库， OpenCV其主要目的就是通过处理和操作这些信息，来获取更高级的信息。因此，你首先要学习的是如何利用OpenCV存储并操作图像。

Mat：

在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于C语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为IpImage的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，就需要越来越多地纠缠于这个问题，而不是着力解决你的开发目标。

幸运的是，C++出现了，并且带来类的概念，这给用户带来另外一个选择：自动的内存管理（不严谨地说）。这是一个好消息，如果C++完全兼容C的话，这个变化不会带来兼容性问题。为此，OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁（少写多得）。但C++接口唯一的不足是当前许多嵌入式开发系统只支持C语言。所以，当目标不是这种开发平台时，没有必要使用 旧 方法（除非你是自找麻烦的受虐狂码农）。

关于Mat，首先要知道的是你不必再手动地为其开辟空间，在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的Mat对象时，开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说，我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。

基本上讲Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝大的图像，因为这会降低程序速度。

为了解决这个问题，OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个Mat对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则只拷贝信息头和矩阵指针 ，而不拷贝矩阵。

Mat A, C;                                 // 只创建信息头部分
A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存
Mat B(A);                                 // 使用拷贝构造函数
C = A;                                    // 赋值运算符

以上代码中的所有Mat对象最终都指向同一个也是唯一一个数据矩阵。虽然它们的信息头不同，但通过任何一个对象所做的改变也会影响其它对象。实际上，不同的对象只是访问相同数据的不同途径而已。这里还要提及一个比较棒的功能：你可以创建只引用部分数据的信息头。比如想要创建一个感兴趣区域（ROI），你只需要创建包含边界信息的信息头：

Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

现在你也许会问，如果矩阵属于多个Mat对象，那么当不再需要它时谁来负责清理？简单的回答是：最后一个使用它的对象。通过引用计数机制来实现。无论什么时候有人拷贝了一个Mat对象的信息头，都会增加矩阵的引用次数；反之当一个头被释放之后，这个计数被减一；当计数值为零，矩阵会被清理。但某些时候你仍会想拷贝矩阵本身(不只是信息头和矩阵指针)，这时可以使用函数 clone( )或者 copyTo( ) 。

Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

现在改变 F或者G 就不会影响Mat信息头所指向的矩阵。

小白将其总结为以下四点：

1. OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。

2. 使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。

3. 赋值运算符和拷贝构造函数(ctor)只拷贝信息头。

4. 使用函数 clone( )或者 copyTo( )来拷贝一副图像的矩阵。

存储方法：

这里讲述如何存储像素值。需要指定颜色空间和数据类型。颜色空间是指对一个给定的颜色，如何组合颜色元素以对其编码。最简单的颜色空间要属灰度级空间，只处理黑色和白色，对它们进行组合可以产生不同程度的灰色。

对于 彩色 方式则有更多种类的颜色空间，但不论哪种方式都是把颜色分成三个或者四个基元素，通过组合基元素可以产生所有的颜色。RGB颜色空间是最常用的一种颜色空间，这归功于它也是人眼内部构成颜色的方式。它的基色是红色、绿色和蓝色，有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素 alpha (A)。

有很多的颜色系统，各有自身优势：

• RGB是最常见的，这是因为人眼采用相似的工作机制，它也被显示设备所采用。
• HSV和HLS把颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度。这是描述颜色更自然的方式，比如可以通过抛弃最后一个元素，使算法对输入图像的光照条件不敏感。
• YCrCb在JPEG图像格式中广泛使用。
• CIE L*a*b*是一种在感知上均匀的颜色空间，它适合用来度量两个颜色之间的距离。

每个组成元素都有其自己的定义域，取决于其数据类型。如何存储一个元素决定了我们在其定义域上能够控制的精度。最小的数据类型是 char ，占一个字节或者8位，可以是有符号型（0到255之间）或无符号型（-127到+127之间）。尽管使用三个char型元素已经可以表示1600万种可能的颜色（使用RGB颜色空间），但若使用float（4字节，32位）或double（8字节，64位）则能给出更加精细的颜色分辨能力。但同时也要切记增加元素的尺寸也会增加了图像所占的内存空间。

今天小白给大家带来的分享就到这里了，下期将为大家带来Mat的更多运用，请继续关注小白学视觉。

往期文章一览

1、如何透彻的理解一个计算机视觉的知识点？

2、多相机视觉系统的坐标系统标定与统一及其应用

3、用Python+OpenCV实现猜词游戏

4、还在苦于垃圾分类？机器视觉帮你识别它是什么垃圾！！！

5、OpenCV4.0实现人脸识别

6、基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法

7、为什么不建议你入门计算机视觉

8、机器视觉检测系统中这些参数你都知道么？