OpenCV(四) Opencv中 core 核心模块详解—— Mat类（二）之常见函数及操作

      本次，介绍 Mat 类的常见操作。

      1、Mat::rows()、Mat::cols() ： 获取输出图像的行和列

Mat img = imread("test.jpg", 1);
imshow("src img", img);
cout << "行： " << img.rows << "\t列： " << img.cols << endl;   //输出的是 1080  1080

      显示了这个图像。这幅图片是2015年9月16日我和我（前）女朋友拍的，拍的还不错，就拿出来用用。

  

 

      那么，如果是单独对某一行或者某一列操作呢？可以这样。

Mat A(6,6,CV_8UC1,Scalar(1));
A.row(1) = A.row(2) * 2 + 5;    // 注意：行列也都是从下标为 0 开始的
cout << A << endl;

      输出结果是这样的：



      2、Mat:: rowRange()、Mat::colRange() ：获取制定行或者指定列的区间元素

cout << img.rowRange(1,3);   //输出的是第一行到第三行的数据，有1080 ×3 个数据，就不截图了

      3、Mat :: clone() 和Mat::copyTo()函数，在上一篇写过了，就不赘述了。

      但是有一点要说，copyTo()不仅复制某一张图，还可以将某一行复制给另外一个矩阵B。但是，B 矩阵只会变成一行了。

Mat A(6,6,CV_8UC1,Scalar(1));
// A.row(1) = A.row(2) * 2 + 5;
// cout << A << endl;
Mat B(6,6,CV_8UC1,Scalar(2));
A.row(1).copyTo(B);
cout << A << endl;
cout << B << endl;

      输出结果 A是 6行6列，每个元素都是1。而 B 矩阵是1行6列，每行元素都是1。

      4、Mat :: convertTo()  ： 在缩放或者不缩放的情况下转换为另外一种数据结构。可以借助于 Mat :: channels()函数输出通道

Mat img = imread("test.jpg", 1);
cout << img.channels() << endl; // 输出 3
Mat A1(6,6,CV_8UC1,Scalar(1));
cout << A1 << endl; // 6行6列全是1
cout << A1.channels() << endl; //输出1
A1.convertTo(A1,CV_8UC3); //也是6行6列全是1
cout << A1 << endl; //输出1
cout << A1.channels() << endl;      上面程序好像说明了，convertTo函数好像不管用。请高人指点

      关于通道，下面解释一下。比较通俗易懂的解释是：灰度图的通道数为1，彩色图的通道为3。基本上，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB（red、green、blue）三种颜色来描述它，需要3个数值去描述它，就是三通道。
      4通道通常为RGBA，在某些处理中可能会用到，A表示透明颜色。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。还有一种情况就是16位图像，本来是3通道，但是为了减少数据量，压缩为16位，刚好两个通道，常见格式有RGB555或RGB565，也就是说R占5位，G占5或6位，B占5位，也有RGBA5551格式。古老的格式，不用也罢。

      RGB 是最常见的,它和人眼采用相似的工作机制，因此，也被显示设备采用。HSV 和 HLS把颜色分解成色调、饱和度和亮度/透明度，这是描述颜色更自然的一种方式。比如，我们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 JPRG 图像格式中被广泛使用。 CIE L*A *B是一种在感知上均匀的颜色空间，它适合度量两个颜色之间的距离。这一部分在以后的文章中也会详细谈谈