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OpenCV Mat实例详解 一

作者：我家小花儿 | 2024-02-19 18:19:57

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OpenCV Mat实例详解 一

          OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。

        Mat类在OpenCV中有十分重要的作用，图像信息的载入、保存、传递都离不开Mat类。OpenCV用来保存图像矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。通过使用Mat类，可以对图像进行各种操作和变换，例如裁剪、旋转、缩放、滤波等。 下面详细介绍Mat类中的常用方法（函数）。

Mat 类的常用构造函数

        Mat类的构造函数原型有很多，下面介绍几个常用的构造函数及其用法。

        Mat (int rows, int cols, int type)；

        rows图像的像素行数，也可以说是以像素为单位的高度。

         cols图像的像素列数，也可以说是以像素为单位的宽度。

        type 数据类型，OpenCV的数据类型定义在interface.h中。如下：

  1.  
  2. #define 	CV_8U   0
  3.  
  4. #define 	CV_8S   1
  5.  
  6. #define 	CV_16U   2
  7.  
  8. #define 	CV_16S   3
  9.  
  10. #define 	CV_32S   4
  11.  
  12. #define 	CV_32F   5
  13.  
  14. #define 	CV_64F   6
  15.  
  16. #define 	CV_16F   7
  17.   
  18. #define 	CV_MAKE_TYPE   CV_MAKETYPE
  19.  
  20. #define 	CV_8UC1   CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
  21.  
  22. #define 	CV_8UC2   CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
  23.  
  24. #define 	CV_8UC3   CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
  25.  
  26. #define 	CV_8UC4   CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
  27.  
  28. #define 	CV_8UC(n)   CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))
  29.  
  30. #define 	CV_8SC1   CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
  31.  
  32. #define 	CV_8SC2   CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
  33.  
  34. #define 	CV_8SC3   CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
  35.  
  36. #define 	CV_8SC4   CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
  37.  
  38. #define 	CV_8SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))
  39.  
  40. #define 	CV_16UC1   CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
  41.  
  42. #define 	CV_16UC2   CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
  43.  
  44. #define 	CV_16UC3   CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
  45.  
  46. #define 	CV_16UC4   CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
  47.  
  48. #define 	CV_16UC(n)   CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))
  49.  
  50. #define 	CV_16SC1   CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
  51.  
  52. #define 	CV_16SC2   CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
  53.  
  54. #define 	CV_16SC3   CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
  55.  
  56. #define 	CV_16SC4   CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
  57.  
  58. #define 	CV_16SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))
  59.  
  60. #define 	CV_32SC1   CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
  61.  
  62. #define 	CV_32SC2   CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
  63.  
  64. #define 	CV_32SC3   CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
  65.  
  66. #define 	CV_32SC4   CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
  67.  
  68. #define 	CV_32SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))
  69.  
  70. #define 	CV_32FC1   CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
  71.  
  72. #define 	CV_32FC2   CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
  73.  
  74. #define 	CV_32FC3   CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
  75.  
  76. #define 	CV_32FC4   CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
  77.  
  78. #define 	CV_32FC(n)   CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))
  79.  
  80. #define 	CV_64FC1   CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
  81.  
  82. #define 	CV_64FC2   CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
  83.  
  84. #define 	CV_64FC3   CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
  85.  
  86. #define 	CV_64FC4   CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
  87.  
  88. #define 	CV_64FC(n)   CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))
  89.  
  90. #define 	CV_16FC1   CV_MAKETYPE(CV_16F,1)
  91.  
  92. #define 	CV_16FC2   CV_MAKETYPE(CV_16F,2)
  93.  
  94. #define 	CV_16FC3   CV_MAKETYPE(CV_16F,3)
  95.  
  96. #define 	CV_16FC4   CV_MAKETYPE(CV_16F,4)
  97.  
  98. #define 	CV_16FC(n)   CV_MAKETYPE(CV_16F,(n))
  99.

下面以实例演示其用法

        在VS 中新建一个C++ 控制台程序，完成代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  14.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  15.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  16. }

试运行，结果如下：

说明已成功构造对象。将构造函数的type直接输入0，也是同样的结果。如下:

 Mat tmp(100, 200,0);

如果将type参数用CV_8UC1替代结果又如何，如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     Mat tmp(100, 200, CV_8UC1);
  14.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  15.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  16.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  17. }

试运行的结果，如下：

结果并未发生改变。修改代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     Mat tmp(100, 200, CV_8UC1);
  14.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  15.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  16.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  17.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  18.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  19. }

、试运行，结果如下：

再次修改代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  15.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  16.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  17.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  18.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  19. }
  20.

试运行，结果如下：

可以看出数据类型与通道数发生了改变，位深度是0，即8位。再修改代码改成如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  16.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  17.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  18.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  19.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  20. }

试运行结果如下：

 说明type参数与位深度与通道数相关。从数据类型定义即可看出，如CV_8UC1其中的8U表示位深度为0，即8位无符号数据，C1表示通道数为1。

        Mat (Size size, int type)；

这个构造函数与上面构造函数，只不过用Size参数代替了rows、cols参数。下面演示其使用。将上面的示例代码修改如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.  
  16.     Mat tmp(Size(100, 200), CV_16UC3);
  17.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  18.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  19.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  20.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  21.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  22. }

试运行，结果如下：

可以看出Size的第一个参数是cols，第二个参数是rows，这点需要注意。

MatMat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s)

 修改上面示例程序代码来演示该构造函数的使用，代码修改如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.  
  16.     Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  17.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  18.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  19.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  20.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  21.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  22.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  23.     imshow("构造图像", tmp);
  24.     waitKey(0);

试运行，结果如下：

可以看出，已经构造出蓝色图片的Mat对象。

Mat (Size size, int type, const Scalar &s)

这个构造函数与上面的构造函数类似，就不再做详细介绍。

Mat (int ndims, const int *sizes, int type)

ndims 维数，只有1,2有效。

size 包含rows，cols的数组名

修改上面示例代码，来演示该构造函数的用法，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     int size[] = {400,200};
  17.     Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  19.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  20.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  21.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  22.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  23.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  24.     imshow("构造图像", tmp);
  25.     waitKey(0);
  26. }

试运行后，结果如下：

 可以看出，数组的第一个元素被作为rows，第二个元素作为cols。把ndims参数值设为1，运行结果如下：

可以看出，构造对象图片的列变成了1，rows依然使用的数组的第一个元素。

Mat (const std::vector< int > &sizes, int type)；

Mat (int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)

size 装有图像维度数据的vector 对象，

type 数据类型

s 含义颜色信息的Scalar参数

修改上面例程中的代码，来演示该构造函数的用法，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     vector<int> size(2);
  20.     size[0] = 400;
  21.     size[1] = 200;
  22.     Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  24.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  25.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  26.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  27.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  28.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  29.     imshow("构造图像", tmp);
  30.     waitKey(0);
  31. }

试运行，结果如下：

 可以看出已成功构造对象，且vector对象的第一个元素作为rows，第二个元素作为cols。

Mat (const Mat &m)

以已有的Mat对象，构造新的·Mat对象。m： Mat源

修改上面代码，来演示该构造函数的使用方法，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     Mat tmp = Mat(src);
  26.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  27.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  28.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  29.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  30.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  31.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  32.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  33.     imshow("构造图像", tmp);
  34.     waitKey(0);
  35. }

试运行，结果如下：

Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)；

Mat (Size size, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)；

Mat (int ndims, const int *sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)；

Mat (const std::vector< int > &sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)；

rows 构造对象图像rows

cols 构造对象图像 cols

type 构造对象图像数据类型

data 构造对象图像数据指针

ndims 构造对象图像的维度数

size 包含构造对象rows，cols参数的数组名

step 每个行矩阵所占的字节数。

steps 指向step的指针。

修改上面示例代码，来演示以上构造函数的用法，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     //Mat tmp = Mat(src);
  26.     Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  27.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  28.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  29.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  30.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  31.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  32.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  33.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  34.     imshow("构造图像", tmp);
  35.     waitKey(0);
  36. }

试运行，结果如下：

修改上面示例代码，来演示另外构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     //Mat tmp = Mat(src);
  26.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  27.     Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  28.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  29.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  30.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  31.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  32.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  33.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  34.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  35.     imshow("构造图像", tmp);
  36.     waitKey(0);
  37. }

试运行，结果如下：

修改上面示例代码，来演示另外构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     //Mat tmp = Mat(src);
  26.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  27.     //Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  28.     Mat tmp = Mat(700,800, CV_8UC3, src.data+800*3);
  29.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  30.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  31.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  32.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  33.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  34.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  35.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  36.     imshow("构造图像", tmp);
  37.     waitKey(0);
  38. }

试运行，结果如下： 

Mat (const Mat &m, const Range &rowRange, const Range &colRange=Range::all())；

Mat (const Mat &m, const Rect &roi)；

Mat (const Mat &m, const Range *ranges)；

Mat (const Mat &m, const std::vector< Range > &ranges)；

m 分配给构建对象的Mat对象

rowRange 行范围

colRange 列范围

roi 感兴趣的矩形区域

ranges Range数组或Range的vector 容器

用此构造函数构建的Mat对象不会拷贝数据，修改新构建对象的数据反而来修改新构建Mat对象的数据会修改已有Mat对象m的数据，实质上已有图像构建感兴趣区域对象。

修改上面示例代码，来演示构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     //Mat tmp = Mat(src);
  26.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  27.     //Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  28.     //Mat tmp = Mat(700,800, CV_8UC3, src.data+800*3);
  29.     Range rowRange = Range(0, 700);
  30.     Range colRange = Range(0, 700);
  31.     Mat tmp = Mat(src, rowRange, colRange);
  32.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  33.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  34.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  35.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  36.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  37.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  38.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  39.     imshow("构造图像", tmp);
  40.     waitKey(0);
  41. }
  42.  
  43.

试运行，结果如下：

 修改上面示例代码，来演示构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. #include <iostream>
  2. #include <opencv2/opencv.hpp>
  3.  
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6.  
  7. int main()
  8. {
  9.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  10.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  11.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  12.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  13.     //int size[] = {400,200};
  14.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  15.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  16.     //vector<int> size(2);
  17.     //size[0] = 400;
  18.     //size[1] = 200;
  19.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  20.     Mat src = imread("1.jpg");
  21.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  22.     //Mat tmp = Mat(src);
  23.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  24.     //Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  25.     //Mat tmp = Mat(700,800, CV_8UC3, src.data+800*3);
  26.     //Range rowRange = Range(0, 700);
  27.     //Range colRange = Range(0, 700);
  28.     //Mat tmp = Mat(src, rowRange, colRange);
  29.     Rect rec = Rect(100, 0, 700, 700);
  30.     Mat tmp = Mat(src, rec);
  31.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  32.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  33.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  34.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  35.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  36.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  37.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  38.     imshow("构造图像", tmp);
  39.     waitKey(0);
  40. }

试运行，结果如下：

 修改上面代码，来演示另一构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. #include <iostream>
  2. #include <opencv2/opencv.hpp>
  3.  
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6.  
  7. int main()
  8. {
  9.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  10.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  11.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  12.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  13.     //int size[] = {400,200};
  14.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  15.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  16.     //vector<int> size(2);
  17.     //size[0] = 400;
  18.     //size[1] = 200;
  19.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  20.     Mat src = imread("1.jpg");
  21.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  22.     //Mat tmp = Mat(src);
  23.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  24.     //Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  25.     //Mat tmp = Mat(700,800, CV_8UC3, src.data+800*3);
  26.     //Range rowRange = Range(0, 700);
  27.     //Range colRange = Range(0, 700);
  28.     //Mat tmp = Mat(src, rowRange, colRange);
  29.     //Rect rec = Rect(100, 0, 700, 700);
  30.     //Mat tmp = Mat(src, rec);
  31.     Range rowRange = Range(0, 700);
  32.     Range colRange = Range(100, 700);
  33.     Range ranges[] = {rowRange, colRange};
  34.     Mat tmp = Mat(src, ranges);
  35.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  36.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  37.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  38.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  39.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  40.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  41.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  42.     imshow("构造图像", tmp);
  43.     waitKey(0);
  44. }

试运行，结果如下：

 修改上面代码，来演示另一构造函数的使用，修改后的代码如下：

  1. // OpenCVMatTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2.  
  3.  
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/opencv.hpp>
  6.  
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  9.  
  10. int main()
  11. {
  12.     //Mat tmp(100,200, CV_8U);
  13.     //Mat tmp(100, 200, CV_8UC2);
  14.     //Mat tmp(100, 200, CV_8SC3);
  15.     //Mat tmp = Mat(Size(400, 200), CV_8UC3, Scalar(255,0,0));
  16.     //int size[] = {400,200};
  17.     // Mat tmp = Mat(2, size, CV_8UC3, Scalar(0,255,0));
  18.     //Mat tmp = Mat(1, size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  19.     //vector<int> size(2);
  20.     //size[0] = 400;
  21.     //size[1] = 200;
  22.     //Mat tmp = Mat(size, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
  23.     Mat src = imread("1.jpg");
  24.     src.resize(src.rows / 2, src.cols / 2);
  25.     //Mat tmp = Mat(src);
  26.     //Mat tmp = Mat(src.rows, src.cols, src.type(),src.data);
  27.     //Mat tmp = Mat(src.size(), src.type(), src.data);
  28.     //Mat tmp = Mat(700,800, CV_8UC3, src.data+800*3);
  29.     //Range rowRange = Range(0, 700);
  30.     //Range colRange = Range(0, 700);
  31.     //Mat tmp = Mat(src, rowRange, colRange);
  32.     //Rect rec = Rect(100, 0, 700, 700);
  33.     //Mat tmp = Mat(src, rec);
  34.     Range rowRange = Range(0, 700);
  35.     Range colRange = Range(100, 700);
  36.     //Range ranges[] = {rowRange, colRange};
  37.     //Mat tmp = Mat(src, ranges);
  38.     vector<Range> ranges1(2);
  39.     ranges1[0] = rowRange;
  40.     ranges1[1] = colRange;
  41.     Mat tmp = Mat(src, ranges1);
  42.     cout <<"构造Mat对象的高度为： " << tmp.rows << endl;
  43.     cout << "构造Mat对象的宽度为： " << tmp.cols << endl;
  44.     cout << "构造Mat对象的通道数为： " << tmp.channels() << endl;
  45.     cout << "构造Mat对象的位深度为： " << tmp.depth() << endl;
  46.     cout << "构造Mat对象的数据类型为： " << tmp.type() << endl;
  47.     cout << "构造Mat对象的Size为： " << tmp.size() << endl;
  48.     cout << "构造Mat对象的Step为： " << tmp.step << endl;
  49.     imshow("构造图像", tmp);
  50.     waitKey(0);
  51. }

由于篇幅关系，OpenCV构造函数暂时介绍在这里，将在下篇博文中继续介绍OpenCV Mat类。

        本篇 博文示例是基于OpenCV4.8（opencv目录位于d盘根目录下）及VS2022。示例源码已上传到CSDN，其链接为：https://download.csdn.net/download/billliu66/88831683

   

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