OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放

OpenCV和VS2013的安装图文教程网上有很多，建议安装好之后，用VS2013建立一个空工程，用属性管理器分别新建一个对应debug和release工程的props配置文件，以后直接根据工程需要添加对应配置文件，而不需要每次新建工程后填写引用目录、库目录、附加依赖项，减少重复工作。

（用WLW编辑，段间距有点大！）需要说明的是，本学习笔记不会按照先讲数据结构，再讲如何使用。与OpenCv1.x不用中，opencv2.x及3.x中用Mat代替了CvMat和IplImage。因此，对Mat的使用，会从一些例子给出一个直观的感受，之后再根据一些例子遇到新的东西就进行详细的讲解，遵循学习中遇到问题解决问题的方式。

为了使得Mat的输出更美观，自己写了一个Mat的输出；首先创建工程，cpp文件的主程序如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;  

void coutMat(const char *str, InputArray &_m) // _m可以是各种矩阵形式，包括vec、vector和表达式等。

{   //通过getMat()获取不同输入格式的Mat的数据，浅复制

    cout << str << endl << " " << _m.getMat() << endl << endl; 

}

void main()

{

    //编辑代码

    waitKet();         //避免命令行窗口一闪而过

}

1、Mat的创建、复制

/*

* Create Mat

*/

Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));   // 构造函数的一种

cout << "M=" << endl << " " << M << endl << endl;

Mat A;

M.copyTo(A);

M.release();

cout << A << endl;        // 释放不影响

 Mat B;

B = M.clone();

 M.release();

cout << "B=" << endl << " " << B << endl<<endl;    

Mat的一个构造函数 C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) ，其中rows和cols是需要创建的矩阵的行数和列数，type是Mat的数据类型，s是Scalar类型的矩阵初值。

对于type，是基本数据类型，首先有枚举 enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 分别对应，8位无符号(uchar)、8位有符号(char)、16位无符号(ushort)、16位有符号(short)、32位有符号(int)、32位浮点(float)和64位双精度(double)；其次 CV_8UC1、CV_16FC2、.. CV_64FC4等是多通道的类型，可以用CV_(深度)(类型)(通道数)描述， 例如本例中CV_8UC3，是指8位无符号3通道，其他类推。

对于s的Scalar类型，它的源头实际是一个4行1列的Mat，这里的Scalar(0,0,255)，直接可以理解成M矩阵的每一个元素都是（0，0，255）,当M看成图像，就是一个2x2的红色方块，Scalar有3个值，可以对应RGB色彩,通道顺序为（B,G,R）。那么，CV_8UC2,可以用Scalar(1,2)赋值，CV_64UC4可以用Scalar(0,0.1,0.08,100.1)赋值，其他类推。

Mat类的两个拷贝函数，copyTo()和clone()，都是进行深复制，也就是会另外开辟一个内存存储被复制的数据区域，对复制得到的新矩阵进行释放releas()不会影响原矩阵的数据（有其他方式会影响，后面遇到再讲）。这里的copyTo()和clone()区别在于，copyTo()可选一个参数掩膜mask，根据mask的值选择复制区域。

上面例子的结果如下：

 

2、Mat的释放

Mat mat1 = Mat::ones(1, 5, CV_32F);

Mat mat2 = mat1;                        // 仅创建一个mat2信息头， mat1，mat2 数据区的地址相同

Mat mat3 = Mat::zeros(1, 4, CV_32F);

mat2.release();          //  因为mat2是对mat1的引用，这里的mat2.release()只会清除mat2的信息头和数据指针

mat1.release();         //  mat1的数据区都会被释放，但是mat信息头数据还会保存（也就是还能继续被赋值）

cout << mat1 << endl;

cout << mat2 << endl;

cout << mat3 << endl << endl;

mat3.copyTo(mat1);// 拷贝会给mat1从新分配数据区域，其原来的数据区还会保留，即mat2的数据是原来mat1的数据，

//mat1 = mat3.clone();  // 最终结果是mat1和mat3的数据相同，但是数据存储空间不同，  mat2存储的是mat1最初的值

mat3.release();        // mat3的释放不会影响mat1

cout << mat1 << endl;

cout << mat2 << endl;

cout << mat3 << endl << endl;

有关注释读起来比较拗口，上面的例子最好调试下。总之，对于Mat的引用（也就是浅复制，只分配信息头，数据区共享）情况下的释放，只会清除本身的信息头和置零数据区指针，不会影响被赋值的矩阵。Mat有一个引用机制，有一个成员变量refcount，会自己根据被引用和释放的次数，自动管理内存，所以一般不需要用户自己去释放。对于创建类型的构造函数（深复制），那么会有属于自己的数据区，完全和被赋值的矩阵可以独立开。

3、Mat的复制和释放

Mat A = (Mat_<uchar>(5, 2) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); //A为5x2的uchar类型矩阵，并被赋初值1-10

Mat B = A;        // B引用A，浅复制（仅创建信息头，数据指针指向A的数据区，没有数据的复制）

Mat C = B.row(3);   // 同样是引用，C指向B的4行

Mat D = B.clone();  // D是深复制B，实际是A的深复制。

B.row(4).copyTo(C); // B、C都是引用A，这里相当于是把A的第4行“7，8”两个数换成了第5行“9，10”

A = D;      //D是从B也就是A深度复制，这里A引用了D

B.release();// B是引用，浅复制，这里释放的B的信息头并将其将数据指针置为0

C = C.clone();    // 因为C是浅复制，进过clone()深度之，开辟了内存并完全复制了数据，是完全独立于A的。

这一个例子，可以更加深入的了解Mat的复制和释放机制，调试的时候可以看下各矩阵的refcount变量。下面的一个例子，copyTo()函数有第二个参数mask情况，代码和结果如下：

Mat A = (Mat_<uchar>(5, 2) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

Mat mask = (Mat_<uchar>(5, 2) << 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1); 

Mat C,D;

A.copyTo(C);      // 第二个参数为空，等效于A.copyTo(C,Mat());  

A.copyTo(D, mask);//mask必须和被复制矩阵大小相同 

coutMat("C = ", C);    //和C一样

coutMat("D = ", D); //D和C大小一样，但是只复制了第2、5行的数据，其他为0

4、其他

对于数学计算还有一些基本的构造函数，如Mat::eye()对角阵（当行、列不同时，主对角线为1）、Mat::ones()单位阵、Mat::zeros()零矩阵等。

用一个矩阵的一行复制到另外一行，不能通过直接复制，必须通过运算才行（运算的结果会返回一个实际的矩阵）。如矩阵mat的第1行复制到第2行，代码为 mat.row(1)=mat.row(0) 无效，但是 mat.row(1)=mat.row(0)+0; 或者 mat.row(1)=mat.row(0)+mat.row(2); 都是有效的。

 

总结

对于Mat一般只需要区什么是浅复制和深复制即可，何时需要就直接创建，释放可以交给OpenCv管理。另外没有提到的是，当Mat直接被另外一个大小不同的矩阵深幅值时，Mat会先被释放再被复制，不需要同OpenCv1.X中先释放再指定需要的size才能被再次使用。