本文共 4975 字，大约阅读时间需要 16 分钟。

http://segmentfault.com/blog/epsilon/1190000000597080

那么图像数据时如何在Mat中存储的呢？

Class Mat

class CV_EXPORTS Mat{
  public:    // ... a lot of methods ...    ...    /*! includes several bit-fields:         - the magic signature         - continuity flag         - depth         - number of channels     */    int flags;    //! the array dimensionality, >= 2    int dims;    //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the array has more than 2 dimensions    int rows, cols;    //! pointer to the data    uchar* data;    //! pointer to the reference counter;    // when array points to user-allocated data, the pointer is NULL    int* refcount;    // other members    ...};

Mat初解

Mat是包含两个数据部分的基本类：
1. 矩阵头文件。
包含矩阵大小（rows,cols）、矩阵维数（dims）等等。
分别用成员变量rows、cols、dims保存。
2. 指向存储像素值的矩阵的指针（data）。
成员变量data给出了像素矩阵存储的初始位置，如今矩阵的大小，矩阵维数已知，想确定像素矩阵的内存位置，
我们还需要知道像素数据的类型，因为不同数据类型占用内存大小可能不相同。
常见类型有：

enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 };    \\ 8-bit unsigned integer (uchar)    \\ 8-bit signed integer (schar)    \\ 16-bit unsigned integer (ushort)    \\ 16-bit signed integer (short)    \\ 32-bit signed integer (int)    \\ 32-bit floating-point number (float)    \\ 64-bit floating-point number (double)

以上类型，我们在Mat的数据结构中，常称之为depth。

彩色图像的存在，Mat同样支持多通道数据。
CV_8U_C1,CV_8U_C2,CV_8U_C3,...,CV_64F_C4,对应于通道1-4。
当然，还可以有更多的通道，通过宏CV_MAKETYPE(depth, n) == ((depth&7)<<3) + (n-1)定义。

常用的Mat成员变量及函数

成员变量：

int dims,//矩阵维数int rows,//矩阵行数int cols,//矩阵列数，不考虑通道影响，亦即若是rgb彩色图像，一列中包含了rgb三个通道的数据uchar *data,//像素矩阵的起始位置Mstep step,//step[i]描述了在维度i中相邻元素的内存距离//对于一个2维矩阵：维度0，行；维度1，列//注意到step[i] >= step[i+1]*size[i+1]，这也意味着//二维矩阵按行存储，三维矩阵按面存储，//step[dims-1] = elemSize()。

成员函数：
OpenCV2的Mat类中定义了很多类似Matlab矩阵操作的成员函数，比如

+,-,*,等运算符的重定义；

Mat row(int y),Mat col(int x),
Mat rowRange(int startrow, int endrow) const,Mat rowRange(const Range& r) const,
Mat colRange(int startrow, int endrow) const,Mat colRange(const Range& r) const,等行列操作；

MatExpr t() const //转置,
MatExpr inv(int method=DECOMP_LU) const//求逆,等等矩阵运算；

图像相关函数，

bool isContinuous() const //像素矩阵在内存中是否是连续的，
size_t elemSize() const //像素矩阵单个数据的字节数，此时单个数据以列为单位，不计通道数，如RGB三通道数据视为一个单元
//所以CV_16SC3数据类型矩阵的返回值为3*sizeof(short) = 6
size_t elemSize1() const //像素矩阵单个数据的字节数，此时单个数据以列为单位，计通道数，如RGB三通道数据视为三个单元
//所以CV_16SC3数据类型矩阵的返回值为sizeof(short) = 2
int type() const //返回矩阵的数据类型,
int depth() const //返回矩阵的深度，即去掉通道数的类型,
int channels() const //返回矩阵的通道数，
uchar* ptr(int i0=0),
const uchar* ptr(int i0=0) const,
template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0),
template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0=0) const//返回i0行的首地址 。

图像像素矩阵在内存中的存储方式

我们已经知道用函数imread读取的图像像素值存储在data所指向的内存中，
那么该数据在内存中如何存储的呢？

单通道图像，如灰度图像，存储方式如下

多通道图像，每列数据包含通道个数的子列，如采用RGB色彩，存储方式如下

值得注意的是，数据存储顺序是BGR，与RGB顺序相反。

从上述两图，还可以发现：Mat中cols的概念并不是简单的矩阵列数，应该考虑上channels的影响。
存储矩阵的列数应为cols*nchannels。

对于一个二维的图像矩阵M,其坐标为(i,j)数据的内存地址为
addr(M_{i,j}) = M.data + i*M.step[0] + j*M.step[1]。

《The OpenCV Tutorials》给出3种遍历Mat中图像像素矩阵的方法，分别是指针遍历(ptr)、迭代器(MatIterator)、
at函数，前两者亦分别称作高效方法、安全方法。其中最为高效的是指针方法。
本文只介绍指针方法。

以下代码实现对图像像素数据的遍历，我们打印图像的红色分量。

代码

#include 
   
    #include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, const char *argv[]){    if (argc != 2)    {        cout<<"Number of Parameters is Wrong!"<
    
     (i);        for ( j = 2; j < nCols; j+=3)//注意通道顺序为BGR，红色为第三个数据；        {            cout<
     
      <<" ";           }        cout<
     
    
   

释义

1. 如果只是单纯打印图像数据的话，可以直接用cout<<src来实现，OpenCV2重定义了<<运算符，实现
   了矩阵的格式化输出。
   详细内容参见The OpenCV Tutorials Release 2.4.9.0，p.148。
2. 图像坐标系和像素矩阵。
   图像左上角作为原点，按行和列展开。故图像左上角像素对应矩阵的0行0列数据，这里列不计通道。
3. OpenCV默认使用BGR的通道顺序。
4. 行数据的填补。
   宽W高H的真彩色图像，像素数据存储需要WxHx3个uchar构成的内存块，但是出于效率考虑，每行可能
   会填补一些额外像素，亦即存储像素数据的宽度不一定是W，往往填补为4或8的倍数，因为这样一些多
   媒体处理芯片可以更高效的处理图像。
   图像的宽高分别由cols、rows给出，行像素个数由cols*channels()给出，实际行的字节数由step[0]
   给出。对于有额外填补的行数据，cols！= step[0]/elemSize(),反之，cols==step[0]/elemSize()。
   我们可以用成员函数isContinuous()判断图像是否对行进行了填补，对于没有进行填补的图像，我们视其
   像素数据为一个长为WxHxchannels()的一维数组，加快循环速度。
5. 行首地址。
   Mat的成员函数ptr(int j)返回第j行的首地址。
6. 如果仔细阅读过，对于遍历Mat，自然想到用data+step+elemSize()来
   实现，这也是基于指针的方法。
   核心循环代码为：

int i,j;   uchar *p;   for (i = 0; i < nRows; i++)   {       p = src.
   
    data + i * src.step[0];       for (j = 2; j < nCols; j += 3)       {                       cout<
    
     <<" ";//本例中，src.elemSize1()=1;故可简写为p[j]。       }   }
    
   

本质上是因为src.ptr(i) == src.data + i * src.step[0]。
在《OpenCV2 计算机视觉编程手册》一书中，Laganiere不建议用这种方法，原因是：容易出错，并且不适用于带“感兴趣
区域”的图像。

下面的一个程序是读入一个灰度图像tt.jpg, 然后输出它的值，值得研究的是它的rbg都有值，并且channels是3，但是在视觉上还是黑白图片

接着是创建了一个channels为1的图片t1.jpg, 只有灰度上的值

这两张图片看起来是一样的，但是蕴含的信息不一致

如果把t1.jpg读入并打印，值和之前的有稍微的不同

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      using namespace std;int main() {    cv::Mat img;    img = cv::imread("tt.jpg");    cout << "channels " << img.channels()<
      
       (i,j);            cout <<(unsigned)bgr[0]<<"/"<<(unsigned)bgr[1]<<"/"<<(unsigned)bgr[2]<<"\t";        }        cout <
       
        (i,j) = img.at
        
         (i,j)[0]; } } cv::imwrite("t1.jpg", h); return 1;}
        
       
      
     
    
   

转载地址：http://xyeti.baihongyu.com/