一）Mat矩阵(图像容器)创建时CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解

1--Mat不但是一个非常有用的图像容器类,同时也是一个通用的矩阵类
2--创建一个Mat对象的方法很多           

 

 

3--使用Mat图像容器类创建Mat类的对象

 

    //! default constructor
    Mat();
    //! constructs 2D matrix of the specified size and type
    // (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
    Mat(int rows, int cols, int type);
    Mat(Size size, int type);
    //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value _s.
    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);

    //! constructs n-dimensional matrix
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type);
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s);12345678910111213

 

4--使用Matlab风格的函数创建或者初始化Mat类的对象  

 

//! Matlab-style matrix initialization
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr zeros(Size size, int type);
    static MatExpr zeros(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr ones(Size size, int type);
    static MatExpr ones(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr eye(Size size, int type);123456789

 

  5--我们可以看见,创建Mat矩阵/图像容器类的很多构造方法或者其他成员方法在创建Mat对象的时候,都
      需要指定type--所创建图像/矩阵的类型
  6--那么类型是什么呢?OpenCv的源代码中说了一句: 

 

    (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
 

 

  7--同样,我们通过转到定义法,看一下CV_8UC1,CV_64FC3等这些宏到底是什么，OpenCv的源代码显示
       如下（源代码在在types_c.h中）:
12

 

#define CV_CN_MAX     512
#define CV_CN_SHIFT   3
#define CV_DEPTH_MAX  (1 << CV_CN_SHIFT)

#define CV_8U   0
#define CV_8S   1
#define CV_16U  2
#define CV_16S  3
#define CV_32S  4
#define CV_32F  5
#define CV_64F  6
#define CV_USRTYPE1 7

#define CV_MAT_DEPTH_MASK       (CV_DEPTH_MAX - 1)
#define CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)

#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
#define CV_MAKE_TYPE CV_MAKETYPE

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))

#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))

#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))

#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))

#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))

#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960

 

8--这里的type可以是任何的预定义类型，预定义类型的结构如下所示:
 

    CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>1

     1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如
        如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张
        灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对
        应的就是CV_8
     2--S|U|F--S--代表---signed int---有符号整形
               U--代表--unsigned int--无符号整形
               F--代表--float---------单精度浮点型
     3--C<number_of_channels>----代表---一张图片的通道数,比如:
         1--灰度图片--grayImg---是--单通道图像
         2--RGB彩色图像---------是--3通道图像
         3--带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像
 

 

    9--通过上面的讲解,现在，我们解读一下OpenCv的源代码:
1

 

//【1】CV_8UC1---则可以创建----8位无符号的单通道---灰度图片------grayImg
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
//【2】CV_8UC3---则可以创建----8位无符号的三通道---RGB彩色图像---colorImg 
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
//【3】CV_8UC4--则可以创建-----8位无符号的四通道---带透明色的RGB图像 
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
 

#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(2, 255, 255));Mat M2(2, 2, CV_8U, Scalar(255));Mat M3(2, 2, CV_8UC2, Scalar(1, 255));Mat M4(2, 2, CV_16U, Scalar(677, 2, 255));Mat M5(2, 2, CV_32F, Scalar(5.34, 3.55, 255));cout << M << endl;cout << M5 << endl;return 0;
}

有兴趣的可以查看下M到M5的矩阵信息