OpenCV(三) 之基本數據結構 CvMat和 IplImage

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OpenCV(三) 之基本數據結構 CvMat和 IplImage

CvMat

IplImage

OpenCv中基本的數據類型

類型	參數	表示
CvPoint	int x,y	像素點
CvPoint2D32f	float x,y	平面點
CvPoint3D32f	float x,y,z	空間點
CvSize	int width,height	圖像大小
CvSize2D32f	float　x, y	區域大小
CvSize3D32f	float x,y,z	立方體大小
CvRect	int x,y,width,height	矩形區域
CvScalar	double val[4]	RGBA 值

類型的構造函數僅是類型名首字母小寫，比如cvPoint(int x,int y)，除了CvScalar

CvScalar類型是可以用來存放4個double類型的數組，最多四個不一定要四個

 
            typedef struct CvScalar  
              
{  
              
double val[4];  
              
};

其賦值函數有四種

 
            1. CvScalar cvScalar(double v0,double v1,double v2, double v3);  
              
2. CvScalar cvRealScalar(double v0);  
              
//第一個數值賦值，剩余三個為0  
              
3. CvScalar cvScalarAll(double v);  
              
//所有的四個值都相同  
              
4. CV_RGB  
              
#define CV_RGB(r,g,b) cvScalar(b,r,g,0);

CvMat類型

 
            typedef struct CvMat {  
              
int type;  
              
int step;  
              
int* refcount; // for internal use only  
              
union {  
              
uchar* ptr;  
              
short* s;  
              
int* i;  
              
float* fl;  
              
double* db;  
              
} data;  
              
union {  
              
int rows;  
              
int height;  
              
};  
              
union {  
              
int cols;  
              
int width;  
              
};  
              
} CvMat;

其構造函數

 
            CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols,int type);  
              
CvMat* cvCreateMatHeader(int rows,int cols,int type);  
              
CvMat* cvInitMatHeader(CvMat *mat,int rows,int cols,int type, void* data=NULL, int step = CV_AUTOSTEP)  
              
CvMat* cvCloneMat(CvMat*)  
              
//內存釋放  
              
void cvReleaseMat(CvMat** mat)

使用數組創建CvMat

 
            float vals[4]=[1,2,3,4];  
              
CvMat* mat;  
              
cvInitMatHeader(mat,2,2,CV_32FC1,vals);

CvMat屬性值的獲取

 
            cvGetElemType(const CvArr* arr);//返回數據類型  
              
cvGetDims(const CvArr* arr,int* sizes=NULL);//返回CvMat的維數，相當於張量的階數， int* 可以用來存儲每一維對應的長度  
              
cvGetDimSize(const CvArr* arr,int index);//返回第index維度上的長度

CvMat數據值的讀取

 
            float sum( const CvMat* mat )   
              
{  
              
 float s = 0.0f;  
              
 for(int row=0; row<mat->rows; row++ )   
              
 {  
              
 const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + row * mat->step);  
              
 for( col=0; col<mat->cols; col++ )  
              
 {  
              
 s += *ptr++;  
              
 }  
              
 }  
              
 return( s );  
              
}

這里要注意的是

要強制指定數據類型，因為CvMat定義中數據類型是union。
使用step參數是每一行所占的字節數，並不等於cols*sizeof(bytes),因為含有優化的地址對齊問題。

CvMat矩陣數據存儲順序是先行再列，3D數據存儲順序是每個位置的channels，然后按行、列排列。

下圖時一組空間點存到不同的CvMat的存儲結果

1477837579893.jpg

IplImage

 
            typedef struct _IplImage{  
              
int nSize;  
              
int ID;  
              
int nChannels; //**type  
              
int alphaChannel;  
              
int depth; //**type  
              
int dataOrder; //數組存儲結構，是按照像素存IPL_DATA_ORDER_PIXEL,還是先按照通道存IPL_DATA_ORDER_PLANE  
              
int origin; //圖像坐標原點位於左上角 IPL_ORIGIN_TL，還是左下角IPL_ORIGIN_BL  
              
int align;  
              
int width; //**columns  
              
int height; //**rows  
              
char colorModel[4];  
              
char channelSeq[4];  
              
struct _IplROI* roi; //region of interest  
              
struct _IplImage* maskROI;  
              
void* imageId;  
              
struct _IplTileInfo* tileInfo;  
              
int imageSize;  
              
char* imageData; //** data  
              
int widthStep; //** step  
              
int BorderMode[4];  
              
int BorderConst[4];  
              
char* imageDataOrigin;  
              
}

其中注釋**部分對應着CvMat的成員變量，CvMat的type成員被拆分成了兩個屬性：depth, nChannels表示像素值深度和圖像的通道數
depth的取值有

 
            IPL_DEPTH_8U; IPL_DEPTH_8S; IPL_DEPTH_16S; IPL_DEPTH_32S; IPL_DEPTH_32F; IPL_DEPTH_64F;

看字面就知道什么意思了。

IplROI包含的屬性:

 
            int xOffset, yOffset; //x,y 方向的偏置  
              
int height, width; //感興趣區域的大小  
              
int COI; //Channel of Interest,感興趣的通道

一旦ROI設置了，那么對圖像的操作將盡在ROI內操作。

IplImage數據的訪問示例

對於HSV圖像，希望將S，V通道值設置為255：

 
            void saturate_sv(IplImage* img)  
              
{  
              
for(int y=0;y<img->height;y++)  
              
{  
              
 uchar* ptr=(uchar*)(img->imageData+y*img->widthStep);  
              
 for(int x=0;x<img->width;i++)  
              
 {  
              
 ptr[3*x+1]=255;  
              
 ptr[3*x+2]=255;  
              
 }  
              
}  
              
}

這里奇怪為什么默認img->dataOrder=IPL_DATA_ORDER_PIXEL。這是因為

We say that dataOrder may be either IPL_DATA_ORDER_PIXEL of IPL_DATA_ORDER_PLANE, but in fact only IPL_DATA_ORDER_PIXEL is supported by OpenCV. Both values are generally supported by IPL/IPP, but OpenCV always uses interleaved images.

Note: 比較CvMat和IplImage數據區的操作，發現IplImage->imageData並沒有進行類型轉換，全部都是byte字節，而CvMat則需要轉換成所存儲數據的類型，在指針運算時需要特別注意，尤其是IplImage和CvMat進行計算時。

ROI的使用:

 
            void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect); //設置rect區域為感興趣區域  
              
void cvResetImageROI(IplImage* image); //取消圖像的感興趣區域

 
            #include "highgui.h"  
              
#include "cv.h"  
              
int main(int argc, char** argv)  
              
{  
              
 // 圖像路徑、ROI的x,y偏移量, 長和寬、像素值增加量  
              
 IplImage* src;  
              
 if (argc == 7 && ((src = cvLoadImage(argv[1])) != 0))  
              
 {  
              
 int xOffset = atoi(argv[2]); //x偏移  
              
 int yOffset = atoi(argv[3]); //y偏移  
              
 int width = atoi(argv[4]); //ROI寬  
              
 int height = atoi(argv[5]); //ROI高  
              
 int add = atoi(argv[6]); //每個像素值增加量  
              
 cvSetImageROI(src, cvRect(xOffset, yOffset, width, height));  
              
 cvAddS(src, cvScalarAll(add), src);  
              
 cvResetImageROI(src);  
              
 cvNamedWindow("src");  
              
 cvShowImage("src", src);  
              
 cvWaitKey(0);  
              
 cvReleaseImage(&src);  
              
 cvDestroyWindow("src");  
              
 }  
              
}

1478005187960.jpg

上述過程還存在另一種直接地址操作的方法

 
            #include "highgui.h"  
              
#include "cv.h"  
              
int main(int argc, char** argv)  
              
{  
              
 // 圖像路徑、ROI的x,y偏移量, 長和寬、像素值增加量  
              
 IplImage* src;  
              
 if (argc == 7 && ((src = cvLoadImage(argv[1])) != 0))  
              
 {  
              
 int xOffset = atoi(argv[2]); //x偏移  
              
 int yOffset = atoi(argv[3]); //y偏移  
              
 int width = atoi(argv[4]); //ROI寬  
              
 int height = atoi(argv[5]); //ROI高  
              
 int add = atoi(argv[6]); //每個像素值增加量  
              
 IplImage * sub_img = cvCreateImageHeader(cvSize(width, height), src->depth, src->nChannels);  
              
 sub_img->widthStep = src->widthStep;  
              
 sub_img->imageData = src->imageData + yOffset*src->widthStep + xOffset*src->nChannels;  
              
 cvAddS(sub_img, cvScalarAll(add), sub_img);  
              
 cvReleaseImageHeader(&sub_img);  
              
 cvResetImageROI(src);  
              
 cvNamedWindow("src");  
              
 cvShowImage("src", src);  
              
 cvWaitKey(0);  
              
 cvReleaseImage(&src);  
              
 cvDestroyWindow("src");  
              
 }  
              
}

這里很容易理解，就是將ROI截取出來作為一個新的圖像，需要注意的時sub_img並沒有新分配地址，數據區指向的仍然是src的數據區，此時圖像sub_img的數據區並不是連續的，所以將src->widthStep賦值給sub_img-》widthStep保證讀取正確的地址數據。

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