openCV - 技术栈

Mat能存储的数据类型：

_Tp:用户自定义的数据类型

Mat类的创建

1、利用矩阵宽、高和类型参数创建Mat类

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

rows:构造矩阵的行数

cols:矩阵的列数

type:矩阵中存储的数据类型。此处除了CV_8UC1\CV_64FC4等从1到4通道以外，还提供了更多通道的参数，通过CV_8UC(n)中的n来构建多通道矩阵，其中n最大可以取到512.

2、利用矩阵Size()结构和数据类型参数2创建Mat类

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cv:Mat:Mat(Size size， int type)；

size:2D数组变量尺寸，通过Size(cols, rows)进行赋值。

3、利用已有Mat类创建新的Mat类

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

m:已经构建完成的Mat类矩阵数据。

rowRange:在已有矩阵中需要截取的行数范围，是一个Range变量，例如从第2行到第5行可以表示为Range(2,5)。

colRange:在已有矩阵中需要截取的列数范围，是一个Range变量，例如从第2列到第5列可以表示为Range(2,5)，当不输入任何值时表示所有列都会被截取。

Mat类的赋值

1、类方法赋值

eye：单位对角阵

diag：对角矩阵

ones：元素全为1的矩阵

zeros：元素全为0的矩阵

2、

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cv::Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar & s);

rows：矩阵的行数
l cols ：矩阵的列数
l type ：存储数据的类型
s：给矩阵中每个像素赋值的参数变量，例如Scalar(0, 0, 255) 。

3、枚举法赋值

cv::Mat a = (cv::Mat_<int>(3, 3)<<1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
l cv::Mat b = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1.0, 2.1, 3.2, 4.0, 5.1, 6.2);

图像加载（读取）

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cv::Mat cv::imread(const String & fliename, int flags = IMREAD_COLOR);

filename:需要读取图像的文件名称，包含图像地址、名称和图像文件扩展名

flags:读取图像形式的标志

图像显示

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void cv::namedWindow(const String & winName, int flags = WINDOW_AUTOSIZE);

winName:窗口名称，作用窗口的标识符

flags:窗口属性设置标志

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void cv::imshow(const String & winname, InputArray mat);

winname:要显示图像窗口的名字，用字符串形式赋值

mat:要显示的图像矩阵

图像保存

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bool cv::imwrite(const String & filename, InputArray img, const std::vector<int> & params = std::vector<int> ());

filename:保存图像的地址和文件名，包含图像格式

img:将要保存的Mat类矩阵变量

params:保存图片格式属性设置标志

视频加载(读取)/摄像头调用

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cv::VideoCapture::VideoCapture(const String & fileName, int apiPreference = CAP_ANY);

fileNmae:读取的视频文件或者图像序列名称

apiPreference：读取数据时设置的属性，例如编码格式、是否调用OpenNI等

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cv::VideoWriter::VideoWriter(const String filename, int fourcc, double fps, Size frameSize, bool isColor = true);

filename ：保存视频的地址和文件名，包含视频格式
fourcc ：压缩帧的 4 字符编解码器代码，详细参数在表 2-7 给出。
fps ：保存视频的帧率，即视频中每秒图像的张数。
framSize ：视频帧的尺寸
isColor ：保存视频是否为彩色视频