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opencv筆記(二十二)——CV_8UC1,CV_32FC3等引數的含義

(一)Mat矩陣(影象容器)建立時CV_8UC1,CV_8UC2等引數詳解

        Mat不但是一個非常有用的影象容器類,同時也是一個通用的矩陣類.建立一個Mat物件的方法很多,我們現在先看一下Mat矩陣/影象容器類在OpenCv中的有關原始碼:

使用Mat影象容器類建立Mat類的物件

    //! default constructor
    Mat();
    //! constructs 2D matrix of the specified size and type
    // (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
    Mat(int rows, int cols, int type);
    Mat(Size size, int type);
    //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value _s.
    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);

    //! constructs n-dimensional matrix
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type);
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s);

我們可以看見,建立Mat矩陣/影象容器類的很多構造方法或者其他成員方法在建立Mat物件的時候,都需要指定type--所建立影象/矩陣的型別。 那麼型別是什麼呢?OpenCv的原始碼中說了一句:

(_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)

通過轉到定義法,看一下CV_8UC1,CV_64FC3等這些巨集。

這裡的type可以是任何的預定義型別,預定義型別的結構如下所示:

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

1--bit_depth---位元數---代表8bite,16bites,32bites,64bites---舉個例子吧--比如說,如
        如果你現在建立了一個儲存--灰度圖片的Mat物件,這個影象的大小為寬100,高100,那麼,現在這張灰度圖片中有10000個畫素點,它每一個畫素點在記憶體空間所佔的空間大小是8bite,8位--所以它對應的就是CV_8


 2--S|U|F--S--代表---signed int---有符號整形
         U--代表--unsigned int--無符號整形
         F--代表--float---------單精度浮點型


3--C<number_of_channels>----代表---一張圖片的通道數,比如:
         1--灰度圖片--grayImg---是--單通道影象
         2--RGB彩色影象---------是--3通道影象
         3--帶Alph通道的RGB影象--是--4通道影象

建立Mat類物件:

// (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)

Mat(int rows, int cols, int type);

通過上面的講解,現在,我們解讀一下OpenCv的原始碼:

//【1】CV_8UC1---則可以建立----8位無符號的單通道---灰度圖片------grayImg
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
//【2】CV_8UC3---則可以建立----8位無符號的三通道---RGB彩色影象---colorImg 
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
//【3】CV_8UC4--則可以建立-----8位無符號的四通道---帶透明色的RGB影象 
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)

(二)Mat矩陣影象容器類建立Mat類物件常用的幾種方法:

  • 1)使用Mat矩陣影象容器類的建構函式建立Mat類物件
    //【1】載入原始影象1.jpg
    int flag;
    Mat srcImg=imread("1.jpg",flag); //flag = 0 表示灰度圖; 1表示原圖
    //【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
    Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1,Scalar(255));
  • 2)為已經存在的IplImage指標建立資訊頭
    //【1】宣告IplImg指標
    IplImg* imgTopDown; 
    //【2】將圖片載入到記憶體中
    imgTopDown=cvLoadImage("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    //【3】為已經存在的imgTopDown指標建立資訊頭
    //【4】轉換IplImage*--->Mat
    Mat mtx(imgTopDown);
  • 3)利用Create()函式建立Mat矩陣影象容器類的物件
    //【1】載入原始影象1.jpg
    Mat srcImg=imread("1.jpg",1);
    //【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
    Mat dstImg.create(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1);
  • 4)使用Matlab風格的函式建立Mat矩陣圖形容器類的物件
    //! Matlab-style matrix initialization
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr zeros(Size size, int type);
    static MatExpr zeros(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr ones(Size size, int type);
    static MatExpr ones(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr eye(Size size, int type);
    //【1】載入原始影象1.jpg
    Mat srcImg=imread("1.jpg",1);
    //【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
    Mat dstImg=Mat::zeros(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);
    Mat dstImg=Mat::ones(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);
    Mat dstImg=Mat::eye(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);