OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage

CvMat
IplImage

OpenCv中基本的数据类型

类型 参数 表示
CvPoint int x,y 像素点
CvPoint2D32f float x,y 平面点
CvPoint3D32f float x,y,z 空间点
CvSize int width,height 图像大小
CvSize2D32f float　x, y 区域大小
CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小
CvRect int x,y,width,height 矩形区域
CvScalar double val[4] RGBA 值

类型的构造函数仅是类型名首字母小写，比如cvPoint(int x,int y)，除了CvScalar

CvScalar类型是可以用来存放4个double类型的数组，最多四个不一定要四个

  1. typedef struct CvScalar 
  2. { 
  3. double val[4]; 
  4. }; 

其赋值函数有四种

  1. 1. CvScalar cvScalar(double v0,double v1,double v2, double v3); 
  2. 2. CvScalar cvRealScalar(double v0); 
  3. //第一个数值赋值，剩余三个为0 
  4. 3. CvScalar cvScalarAll(double v); 
  5. //所有的四个值都相同 
  6. 4. CV_RGB 
  7. #define CV_RGB(r,g,b) cvScalar(b,r,g,0); 

CvMat类型

  1. typedef struct CvMat { 
  2. int type; 
  3. int step; 
  4. int* refcount; // for internal use only 
  5. union { 
  6. uchar* ptr; 
  7. short* s; 
  8. int* i; 
  9. float* fl; 
  10. double* db; 
  11. } data; 
  12. union { 
  13. int rows; 
  14. int height; 
  15. }; 
  16. union { 
  17. int cols; 
  18. int width; 
  19. }; 
  20. } CvMat; 

其构造函数

  1. CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols,int type); 
  2. CvMat* cvCreateMatHeader(int rows,int cols,int type); 
  3. CvMat* cvInitMatHeader(CvMat *mat,int rows,int cols,int type, void* data=NULL, int step = CV_AUTOSTEP) 
  4. CvMat* cvCloneMat(CvMat*) 
  5.  
  6. //内存释放 
  7. void cvReleaseMat(CvMat** mat) 

使用数组创建CvMat

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

CvMat属性值的获取

  1. cvGetElemType(const CvArr* arr);//返回数据类型 
  2. cvGetDims(const CvArr* arr,int* sizes=NULL);//返回CvMat的维数，相当于张量的阶数， int* 可以用来存储每一维对应的长度 
  3. cvGetDimSize(const CvArr* arr,int index);//返回第index维度上的长度 

CvMat数据值的读取

  1. float sum( const CvMat* mat )  
  2. { 
  3. float s = 0.0f; 
  4. for(int row=0; row<mat->rows; row++ )  
  5. { 
  6. const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + row * mat->step); 
  7. for( col=0; col<mat->cols; col++ ) 
  8. { 
  9. s += *ptr++; 
  10. } 
  11. } 
  12. return( s ); 
  13. } 

这里要注意的是

  1. 要强制指定数据类型，因为CvMat定义中数据类型是union。

  2. 使用step参数是每一行所占的字节数，并不等于cols*sizeof(bytes),因为含有优化的地址对齐问题。

CvMat矩阵数据存储顺序是先行再列，3D数据存储顺序是每个位置的channels，然后按行、列排列。

下图时一组空间点存到不同的CvMat的存储结果

enter description here

1477837579893.jpg

IplImage

  1. typedef struct _IplImage{ 
  2. int nSize; 
  3. int ID; 
  4. int nChannels; //**type 
  5. int alphaChannel; 
  6. int depth; //**type 
  7. int dataOrder; //数组存储结构，是按照像素存IPL_DATA_ORDER_PIXEL,还是先按照通道存IPL_DATA_ORDER_PLANE 
  8. int origin; //图像坐标原点位于左上角 IPL_ORIGIN_TL，还是左下角IPL_ORIGIN_BL 
  9. int align; 
  10. int width; //**columns 
  11. int height; //**rows 
  12. char colorModel[4]; 
  13. char channelSeq[4]; 
  14. struct _IplROI* roi; //region of interest 
  15. struct _IplImage* maskROI; 
  16. void* imageId; 
  17. struct _IplTileInfo* tileInfo; 
  18. int imageSize; 
  19. char* imageData; //** data 
  20. int widthStep; //** step 
  21. int BorderMode[4]; 
  22. int BorderConst[4]; 
  23. char* imageDataOrigin; 
  24. } 

其中注释**部分对应着CvMat的成员变量，CvMat的type成员被拆分成了两个属性：depth, nChannels表示像素值深度和图像的通道数
depth的取值有

  1. 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包含的属性:

  1. int xOffset, yOffset; //x,y 方向的偏置 
  2. int height, width; //感兴趣区域的大小 
  3. int COI; //Channel of Interest,感兴趣的通道 

一旦ROI设置了，那么对图像的操作将尽在ROI内操作。

IplImage数据的访问示例

对于HSV图像，希望将S，V通道值设置为255：

  1. void saturate_sv(IplImage* img) 
  2. { 
  3. for(int y=0;y<img->height;y++) 
  4. { 
  5. uchar* ptr=(uchar*)(img->imageData+y*img->widthStep); 
  6. for(int x=0;x<img->width;i++) 
  7. { 
  8. ptr[3*x+1]=255; 
  9. ptr[3*x+2]=255; 
  10. } 
  11. } 
  12. } 

这里奇怪为什么默认img->dataOrder=IPL_DATA_ORDER_PIXEL。这是因为

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: 比较CvMat和IplImage数据区的操作，发现IplImage->imageData并没有进行类型转换，全部都是byte字节，而CvMat则需要转换成所存储数据的类型，在指针运算时需要特别注意，尤其是IplImage和CvMat进行计算时。

ROI的使用:

  1. void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect); //设置rect区域为感兴趣区域 
  2. void cvResetImageROI(IplImage* image); //取消图像的感兴趣区域 
  1. #include "highgui.h" 
  2. #include "cv.h" 
  3. int main(int argc, char** argv) 
  4. { 
  5. // 图像路径、ROI的x,y偏移量, 长和宽、像素值增加量 
  6. IplImage* src; 
  7. if (argc == 7 && ((src = cvLoadImage(argv[1])) != 0)) 
  8. { 
  9. int xOffset = atoi(argv[2]); //x偏移 
  10. int yOffset = atoi(argv[3]); //y偏移 
  11. int width = atoi(argv[4]); //ROI宽 
  12. int height = atoi(argv[5]); //ROI高 
  13. int add = atoi(argv[6]); //每个像素值增加量 
  14.  
  15. cvSetImageROI(src, cvRect(xOffset, yOffset, width, height)); 
  16. cvAddS(src, cvScalarAll(add), src); 
  17. cvResetImageROI(src); 
  18. cvNamedWindow("src"); 
  19. cvShowImage("src", src); 
  20. cvWaitKey(0); 
  21. cvReleaseImage(&src); 
  22. cvDestroyWindow("src"); 
  23.  
  24. } 
  25.  
  26. } 

enter description here

1478005187960.jpg

上述过程还存在另一种直接地址操作的方法

  1. #include "highgui.h" 
  2. #include "cv.h" 
  3. int main(int argc, char** argv) 
  4. { 
  5. // 图像路径、ROI的x,y偏移量, 长和宽、像素值增加量 
  6. IplImage* src; 
  7. if (argc == 7 && ((src = cvLoadImage(argv[1])) != 0)) 
  8. { 
  9. int xOffset = atoi(argv[2]); //x偏移 
  10. int yOffset = atoi(argv[3]); //y偏移 
  11. int width = atoi(argv[4]); //ROI宽 
  12. int height = atoi(argv[5]); //ROI高 
  13. int add = atoi(argv[6]); //每个像素值增加量 
  14.  
  15. IplImage * sub_img = cvCreateImageHeader(cvSize(width, height), src->depth, src->nChannels); 
  16. sub_img->widthStep = src->widthStep; 
  17. sub_img->imageData = src->imageData + yOffset*src->widthStep + xOffset*src->nChannels; 
  18.  
  19. cvAddS(sub_img, cvScalarAll(add), sub_img); 
  20. cvReleaseImageHeader(&sub_img); 
  21.  
  22. cvResetImageROI(src); 
  23. cvNamedWindow("src"); 
  24. cvShowImage("src", src); 
  25. cvWaitKey(0); 
  26. cvReleaseImage(&src); 
  27. cvDestroyWindow("src"); 
  28.  
  29. } 
  30.  
  31. } 

这里很容易理解，就是将ROI截取出来作为一个新的图像，需要注意的时sub_img并没有新分配地址，数据区指向的仍然是src的数据区，此时图像sub_img的数据区并不是连续的，所以将src->widthStep赋值给sub_img-》widthStep保证读取正确的地址数据。

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