深入浅出：认识 OpenCV 中的图像容器 Mat

图像在计算机中就是一堆点的数值，按顺序存储构成矩阵，OpenCV 提供了一个 Mat 类来管理图像矩阵。作为 OpenCV 的核心数据结构，Mat 不仅是图像处理的基础，也是计算机视觉的基础。为了更好地理解 Mat，本文将从以下几个方面进行介绍：

• Mat 的结构
• Mat 的内存管理
• Mat 的操作
• Mat 的使用

Mat 的结构

Mat 的结构很简单，由矩阵头和图像矩阵指针组成：

• 矩阵头：包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息。
• 图像矩阵指针：指向存储所有像素值的矩阵的指针。

因为 OpenCV 处理的对象时图片和视频，数据量都比较大，所以 OpenCV 采取了引用计数的机制来管理 Mat 对象的内存。当一个 Mat 对象被创建时，引用计数器被初始化为 1。当一个 Mat 对象被复制时，引用计数器会增加 1。当一个 Mat 对象被销毁时，引用计数器会减少 1。当引用计数器为 0 时，Mat 对象会被销毁。

Mat 的内存管理

Mat 的内存管理主要涉及到以下几个方面：

• Mat 的分配
• Mat 的释放
• Mat 的复制

Mat 的分配可以通过多种方式实现，最常见的方式是使用 Mat::create() 函数。Mat::create() 函数需要两个参数：矩阵的尺寸和矩阵的类型。矩阵的尺寸是一个 Size 对象，矩阵的类型是一个整数，表示矩阵的元素类型。例如，以下代码创建一个 640x480 的 3 通道 RGB 图像：

Mat image = Mat::create(640, 480, CV_8UC3);

Mat 的释放可以通过多种方式实现，最常见的方式是使用 Mat::release() 函数。Mat::release() 函数将释放 Mat 对象占用的内存。例如，以下代码释放 Mat 对象 image：

image.release();

Mat 的复制可以通过多种方式实现，最常见的方式是使用 Mat::clone() 函数。Mat::clone() 函数将创建一个与 Mat 对象 image 完全相同的副本。例如，以下代码创建一个 Mat 对象 image2，它是 Mat 对象 image 的副本：

Mat image2 = image.clone();

Mat 的操作

Mat 对象提供了丰富的操作，可以对图像进行各种处理。这些操作包括：

• 图像裁剪
• 图像缩放
• 图像旋转
• 图像翻转
• 图像灰度化
• 图像二值化
• 图像边缘检测
• 图像轮廓检测

这些操作可以通过 OpenCV 提供的函数实现，也可以通过编写自己的函数实现。例如，以下代码将 Mat 对象 image 灰度化：

cvtColor(image, image, CV_BGR2GRAY);

Mat 的使用

Mat 对象在 OpenCV 中被广泛使用，它是图像处理和计算机视觉的基础。Mat 对象可以用于以下几个方面：

• 图像显示
• 图像存储
• 图像传输
• 图像分析
• 图像识别

例如，以下代码将 Mat 对象 image 显示在窗口中：

imshow("Image", image);

以下代码将 Mat 对象 image 存储为 PNG 格式的图像文件：

imwrite("image.png", image);

总结

Mat 是 OpenCV 中最重要的数据结构之一，它是图像处理和计算机视觉的基础。本文介绍了 Mat 的结构、内存管理、操作和使用，希望能帮助读者更好地理解和使用 Mat 对象。