OpenCV 之ios Mat-基本图像容器

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1.目的

2.Mat

3.存储 方法

4.显式地创建一个 Mat 对象

    • 4.2.在 C\C++ 中通过构造函数进行初始化
    • 4.4. MATLAB形式的初始化方式: zeros(), ones(), :eyes() 。使用以下方式指定尺寸和数据类型:

5.格式化打印

    • 5.1默认方式
    • 5.2 Python
    • 5.3以逗号分隔的数值 (CSV)
    • 5.4 Numpy
    • 5.5 C语言

6打印其它常用项目

    • 6.1 2维点
    • 6.2 3维点
    • 6.3 基于cv::Mat的std::vector
    • 6.4 std::vector点

7.测试代码


1.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,则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,OpenCV如何存储并操作图像是你首先要学习的。

2.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IplImage 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,你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

为了搞定这个问题,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=Mat(300,200, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); // 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。总结一下,你需要记住的是

  • 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)。
  • 使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。
  • 赋值运算符和拷贝构造函数( ctor )只拷贝信息头。
  • 使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。

3.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 Lab*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。

4.显式地创建一个 Mat 对象

Mat 不但是一个很赞的图像容器类,它同时也是一个通用的矩阵类,所以可以用来创建和操作多维矩阵。创建一个Mat对象有多种方法:

4.1.Mat() 构造函数

    Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); 
    cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;   

对于二维多通道图像,首先要定义其尺寸,即行数和列数。
然后,需要指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数。为此,依据下面的规则有多种定义

CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number]

比如 CV_8UC3 表示使用8位的 unsigned char 型,每个像素由三个元素组成三通道。预先定义的通道数可以多达四个。 Scalar 是个short型vector。指定这个能够使用指定的定制化值来初始化矩阵。当然,如果你需要更多通道数,你可以使用大写的宏并把通道数放在小括号中,如下所示

4.2.在 C\C++ 中通过构造函数进行初始化

int sz[3] = {2,2,2}; 
Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));

上面的例子演示了如何创建一个超过两维的矩阵:指定维数,然后传递一个指向一个数组的指针,这个数组包含每个维度的尺寸;其余的相同

4.3. Create() function: 函数

 M.create(4,4, CV_8UC(2));
    cout << "M = "<< endl << " "  << M << endl << endl;


这个创建方法不能为矩阵设初值,它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。


github地址

4.4. MATLAB形式的初始化方式: zeros(), ones(), :eyes() 。使用以下方式指定尺寸和数据类型:

 Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);    
    cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;
    
    Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);    
    cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;
    Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);
    cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;

5.格式化打印

Note
调用函数 randu() 来对一个矩阵使用随机数填充,需要指定随机数的上界和下界:

 Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
  randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

从上面的例子中可以看到默认格式,除此之外,OpenCV还支持以下的输出习惯

5.1默认方式

 cout << "R (default) = " << endl <<        R           << endl << endl;

5.2 Python

    cout << "R (python)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_PYTHON) << endl << endl;

5.3以逗号分隔的数值 (CSV)

    cout << "R (CSV)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_CSV) << endl << endl;

5.4 Numpy

    cout << "R (Numpy)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_NUMPY) << endl << endl;

5.5 C语言

    cout << "R (c)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_C) << endl << endl;

6打印其它常用项目

OpenCV支持使用运算符<<来打印其它常用OpenCV数据结构。

6.1 2维点

 Point2f P(5, 1);
  cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;

6.2 3维点

Point3f P3f(2, 6, 7);
    cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;

6.3 基于cv::Mat的std::vector

 vector<float> v;
    v.push_back( (float)CV_PI);   v.push_back(2);    v.push_back(3.01f);
    cout << "Vector of floats via Mat = " << Mat(v) << endl << endl;

6.4 std::vector点

   vector<Point2f> vPoints(20);
    for (size_t E = 0; E < vPoints.size(); ++E)
        vPoints[E] = Point2f((float)(E * 5), (float)(E % 7));
    cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl << endl;

以上内容都可在github工程OpenCVFirstProject查看

7.测试代码

#ifdef __cplusplus
#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
#import <opencv2/imgproc.hpp>
#import <opencv2/highgui.hpp>
#import <opencv2/core/operations.hpp>
#import <opencv2/core/core_c.h>
using namespace cv;
using namespace std;
#endif
#import "MatViewController.h"
@interface MatViewController ()
@end
@implementation MatViewController
- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    ///mat 创建不同指针,相同内存
    [self createMat];
    ///不同内存,不同指针
    [self createMatDifferBuffer];
    /// 不同方式创建Mat
    [self createMatMethod];
    //格式打印
    [self foramtPrint];
}
-(void)createMat{
    Mat A, C;                                 // 只创建信息头部分
    A= Mat(300,200, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); // 这里为矩阵开辟内存 bgr
    Mat B(A);                                 // 使用拷贝构造函数
    C = A;
    
    ///修改A的颜色  这里ABC 都是操作的同一个内存单元,改变一个颜色,ABC 颜色同时改变
    for( int i = 0; i < A.rows; ++i){
           for( int j = 0; j < A.cols; ++j ) {
              Vec3b pixel;
              pixel[0] = 255; //Blue
               pixel[1] = 0; //Green
               pixel[2] = 0; //Red
               A.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
              }
       }
    
    UIImageView * imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(0, 100, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:A];
    
   imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(0, 200, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:B];
    
    imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(0, 300, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:C];
    
}
-(void)createMatDifferBuffer{
    Mat  A= Mat(300,300, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); // 这里为矩阵开辟内存 bgr
    Mat F = A.clone();
    Mat G;
    A.copyTo(G);
    
    ///修改A的颜色  这里ABC 都是操作的同一个内存单元,改变一个颜色,ABC 颜色同时改变
       for( int i = 0; i < A.rows; ++i){
              for( int j = 0; j < A.cols; ++j ) {
                 Vec3b pixel;
                 pixel[0] = 255; //Blue
                  pixel[1] = 0; //Green
                  pixel[2] = 0; //Red
                  A.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
                 }
          }
    
    
    ///修改A的颜色  这里ABC 都是操作的同一个内存单元,改变一个颜色,ABC 颜色同时改变
       for( int i = 0; i < F.rows; ++i){
              for( int j = 0; j < F.cols; ++j ) {
                 Vec3b pixel;
                 pixel[0] = 255; //Blue
                  pixel[1] = 0; //Green
                  pixel[2] = 255; //Red
                  F.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
                 }
          }
    
    ///修改A的颜色  这里ABC 都是操作的同一个内存单元,改变一个颜色,ABC 颜色同时改变
    for( int i = 0; i < F.rows; ++i){
           for( int j = 0; j < F.cols; ++j ) {
              Vec3b pixel;
              pixel[0] = 125; //Blue
               pixel[1] = 0; //Green
               pixel[2] = 255; //Red
               F.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
              }
       }
    
    UIImageView * imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(100, 100, 100, 100)];
      [self.view addSubview:imageView];
      imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:A];
      
     imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(100, 200, 100, 100)];
      [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:F];
      imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(100, 300, 100, 100)];
      [self.view addSubview:imageView];
      imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:G];
    
}
-(void)createMatMethod{
    cout << "=============== createMatMethod  begin ==============="<<endl;
    ///构造函数创建
    Mat M(4,4, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
    cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
    UIImageView * imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(200, 100, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:M];
    
    ///create函数 这个创建方法不能为矩阵设初值,它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。
    M.create(4,4, CV_8UC(3));
    cout << "M = "<< endl << " "  << M << endl << endl;
    imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(200, 200, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:M];
    
    Mat E = Mat::eye(4, 4,  CV_8UC(3))*255;
       cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;
       imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(200, 300, 100, 100)];
       [self.view addSubview:imageView];
       imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:E];
       Mat O = Mat::ones(4, 4, CV_8UC(3))*255;
       cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;
    imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(200, 400, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:O];
    Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC(3))*255;
    cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;
    imageView = [self createImageViewInRect:CGRectMake(200, 500, 100, 100)];
    [self.view addSubview:imageView];
    imageView.image  = [self UIImageFromCVMat:Z];
    cout << "=============== createMatMethod  end ==============="<<endl;
}
-(void)foramtPrint{
      cout << "=============== 格式打印 begin ==============="<<endl;
    Mat R = Mat(3, 3, CV_8UC3);
    randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
    ///默认方式
     cout << "R (default) = " << endl <<        R           << endl << endl;
    ///Python
    cout << "R (python)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_PYTHON) << endl << endl;
//    以逗号分隔的数值 (CSV)
    cout << "R (CSV)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_CSV) << endl << endl;
    // Numpy
    cout << "R (Numpy)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_NUMPY) << endl << endl;
    //c
    cout << "R (c)  = " << endl << format(R,Formatter::FMT_C) << endl << endl;
    cout << "=============== 格式打印 end==============="<<endl;
}
#pragma mark  - private
-(UIImage *)UIImageFromCVMat:(cv::Mat)cvMat
{
//    mat 是brg 而 rgb
    Mat src;
    NSData *data=nil;
  CGColorSpaceRef colorSpace;
  if (cvMat.elemSize() == 1) {
      colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();
      data= [NSData dataWithBytes:cvMat.data length:cvMat.elemSize()*cvMat.total()];
  } else {
      cvtColor(cvMat, src, COLOR_BGR2RGB);
       data= [NSData dataWithBytes:src.data length:src.elemSize()*src.total()];
      colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
  }
  CGDataProviderRef provider = CGDataProviderCreateWithCFData((__bridge CFDataRef)data);
  // Creating CGImage from cv::Mat
  CGImageRef imageRef = CGImageCreate(cvMat.cols,                                 //width
                                     cvMat.rows,                                 //height
                                     8,                                          //bits per component
                                     8 * cvMat.elemSize(),                       //bits per pixel
                                     cvMat.step[0],                            //bytesPerRow
                                     colorSpace,                                 //colorspace
                                     kCGImageAlphaNone|kCGBitmapByteOrderDefault,// bitmap info
                                     provider,                                   //CGDataProviderRef
                                     NULL,                                       //decode
                                     false,                                      //should interpolate
                                     kCGRenderingIntentAbsoluteColorimetric                   //intent
                                     );
  // Getting UIImage from CGImage
  UIImage *finalImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef];
  CGImageRelease(imageRef);
  CGDataProviderRelease(provider);
  CGColorSpaceRelease(colorSpace);
  return finalImage;
 }
@end

界面实现

打印结果

=============== createMatMethod  begin ===============
M = 
 [  0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255]
M = 
 [  0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255;
   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255]
E = 
 [255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0;
   0,   0,   0, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0;
   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0,   0,   0,   0;
   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0,   0]
O = 
 [255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0;
 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0;
 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0;
 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0, 255,   0,   0]
Z = 
 [  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0;
   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0;
   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0]
=============== createMatMethod  end ===============
=============== 格式打印 begin ===============
R (default) = 
[ 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181;
 239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101;
 102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211]
R (python)  = 
[[[ 91,   2,  79], [179,  52, 205], [236,   8, 181]],
 [[239,  26, 248], [207, 218,  45], [183, 158, 101]],
 [[102,  18, 118], [ 68, 210, 139], [198, 207, 211]]]
R (CSV)  = 
 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181
239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101
102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211
R (Numpy)  = 
array([[[ 91,   2,  79], [179,  52, 205], [236,   8, 181]],
       [[239,  26, 248], [207, 218,  45], [183, 158, 101]],
       [[102,  18, 118], [ 68, 210, 139], [198, 207, 211]]], dtype='uint8')
R (c)  = 
{ 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181,
 239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101,
 102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211}
=============== 格式打印 end===============

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