OpenCV影像处理：Mat类详解与应用

"OpenCV影像格式(Mat)教学，讲解了Mat数据结构在OpenCV中的应用，包括获取影像信息、创建影像、分配空间、复制影像、改变位元深度、操作像素强度等核心概念。" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，其中的核心数据结构`Mat`是一个二维数组，用于表示图像数据。它不仅简化了矩阵运算，还提供了处理图像时所需的各种功能。在OpenCV 2.0及更高版本中，`Mat`类成为处理图像的主要工具，取代了早期版本中的一些复杂内存管理。 1. **影像資訊** - `rows`：表示图像的行数，即图像的高度。 - `cols`：表示图像的列数，即图像的宽度。 - `channels()`：返回图像的通道数，例如灰度图像为1，RGB彩色图像为3。 - `depth()`：返回图像的位元深度，如CV_8U（8位无符号），CV_32F（32位浮点数）等。 - `type()`：结合深度和通道数，如CV_8UC3表示8位无符号，3通道的RGB图像。 - `size()`：返回图像的尺寸对象，包含宽度和高度。 2. **影像創建** `Mat`可以通过指定尺寸、深度和通道数来创建。例如，创建一个320x240的灰度图像可以这样写： ```cpp cv::Mat img(240, 320, CV_8U); ``` 如果要创建彩色图像，可以使用3通道类型，如： ```cpp cv::Mat img(240, 320, CV_8UC3); ``` 3. **影像分配空間** `Mat`类可以动态分配内存，例如通过拷贝另一张图像或指定已有的数据指针来创建新的图像。 4. **影像複製** `clone()`方法可以创建图像的深拷贝，而`copyTo()`方法则允许将图像复制到另一个`Mat`对象，还可以选择性地进行区域复制或应用掩码。 5. **改變影像型態** 可以通过`convertTo()`函数改变图像的位元深度或类型，例如将8位图像转换为浮点数图像： ```cpp img.convertTo(new_img, CV_32F); ``` 6. **操作像素** 访问和修改图像像素非常直接，可以使用下标操作符。例如，访问并改变第一行第一列的像素值： ```cpp int pixel_value = img.at<uchar>(0, 0); // 获取像素值 img.at<uchar>(0, 0) = new_value; // 设置像素值 ``` 7. **归零** 使用`setTo()`函数可以将整个图像或图像的一部分置零： ```cpp img.setTo(0); // 将所有像素值设为0 ``` 通过掌握这些基本操作，开发者可以利用OpenCV的`Mat`类进行复杂的图像处理任务，包括滤波、变换、特征检测等。学习和熟练使用`Mat`是深入理解OpenCV并开发高效图像处理算法的关键。