opencv 中 Mat 数据结构的用法

#include "stdafx.h"

#include <string>

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std

using namespace cv

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

//创建一个用1+3j填充的 7 x 7 复矩阵-----1

Mat M(7, 7, CV_32FC2, Scalar(1,3))

//现在将 M转换为100 x 60的CV_8UC(15)的矩阵,旧内容将会被释放

M.create(100, 60, CV_8UC(15))//不能为矩阵设置初值

//第 5行，乘以 3，加到第 3 行，

M.row(3) = M.row(3) + M.row (5) * 3

//现在将第7列复制到第1列, M.col(1) = M.col(7)//这个不能实现,对列 *** 作时要新建一个Mat

Mat M1 = M.col(1)

M.col(7).copyTo(M1)

//创建一种新的 320 x 240 图像-----2

Mat img(Size(320,240), CV_8UC3, Scalar::all(255))

string strWindowName = "ShowImage"

namedWindow(strWindowName, WINDOW_AUTOSIZE)

imshow(strWindowName, img)

waitKey(0)

//选择ROI(region of interest)

Mat roi(img, Rect(10, 10, 100, 100))

//填充 （0,255,0） 的ROI （这是RGB 空间中的绿色),320 x 240 原始图像将被修改

roi = Scalar(0, 255, 0)

imshow(strWindowName, img)

waitKey(0)

//获取数组中的子块-----3

Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S)

//提取 A 的1 （含）到 3 （不包含）列

Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3))

//提取 B 的5 （含）到 9 （不包含）行,即 C ~ A（Range（5,9）,Range （1,3））

Mat C = B(Range(5, 9), Range::all())

Size size

Point ofs

C.locateROI(size, ofs)//使用locateROI() 计算子数组在主容器数组中的相对的位置

cout<<size.width<<" "<<size.height<<" "<<ofs.x<<" "<<ofs.y<<endl

//快速初始化小矩阵-----4

double m[3][3] = {{1, 2, 3}, {1, 2, 5}, {3, 4, 6}}

Mat M2 = Mat(3, 3, CV_64F, m)//.inv()

Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F)

cout<<"E = "<<endl<<" "<<E<<endl

Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F)

cout<<"O = "<<endl<<" "<<O<<endl

Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1)

cout<<"Z = "<<endl<<" "<<Z<<endl

//IplImage、Mat、CvMat互转-----5

IplImage *img1 = cvLoadImage("aa.jpg", 2 | 4)

Mat mtx(img1)//IplImage *->Mat,新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头// or : Mat mtx = img1

CvMat oldmat = mtx//Mat->CvMat //只是创建矩阵头，而没有复制数据,oldmat不用手动释放

CV_Assert((oldmat.cols == img1->width) &&(oldmat.rows == img1->height) &&(oldmat.data.ptr == (uchar *)img1->imageData) &&(oldmat.step == img1->widthStep))

imshow(strWindowName, mtx)

waitKey(0)

cvNamedWindow(strWindowName.c_str(), 0)

cvShowImage(strWindowName.c_str(), &oldmat)

cvWaitKey(0)

IplImage img2 = mtx//Mat->IplImage //只是创建图像头，而没有复制数据,img2不用手动释放

cvShowImage(strWindowName.c_str(), &img2)

cvWaitKey(0)

Mat mat3(&oldmat)//CvMat->Mat

imshow(strWindowName, mat3)

waitKey(0)

cvDestroyWindow(strWindowName.c_str())

cvReleaseImage(&img1)

//创建 3 x 3 双精度恒等矩阵-----6

Mat M3 = (Mat_ <double>(3,3) <<1,0,0, 0,1,0, 0,0,1)

//访问数组元素-----7

M2.at<double>(0, 0) += 10.f

double sum = 0//计算元素和,方法一

for (int i=0i<M2.rowsi++)

{

const double *Mi = M2.ptr<double>(i)

for (int j=0j<M2.colsj++)

{

sum += std::max(Mi[j], 0.)

}

}

cout<<sum<<endl

sum = 0//计算元素和,方法二

int cols =M2.cols, rows = M2.rows

if (M2.isContinuous())

{

cols *= rows

rows = 1

}

for (int i=0i<rowsi++)

{

const double *Mi = M2.ptr <double>(i)

for (int j=0j<colsj++)

{

sum += std::max(Mi[j], 0.)

}

}

cout<<sum<<endl

sum = 0//计算元素和,方法三

MatConstIterator_<double> it = M2.begin<double>(), it_end = M2.end<double>()

for(it != it_end++it)

{

sum += std::max(*it, 0.)

}

cout<<sum<<endl

return 0

}

这个是你自己定的呀 要么从其他地方传过来 要么自己从图像上获得

从图像上获得可以采用鼠标响应函数 具体参见http://blog.csdn.net/quarryman/article/details/8450387

不然就只有试着估计了 多调几次也能出来

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