OpenCV的基本数据结构及示例

OpenCV中强大的Mat类型大家已经比较熟悉了。这里梳理一些在工程中其他经常用到的几种基本数据类型。包括：

         Vec

         Scalar

         Point

         Size

         Rect

         RotatedRect

1. Vec类

1.1 基本概念

         Vec是一个模板类，主要用于存储数值向量。

1.2 用法

（1）可用它来定义任意类型的向量

Vec<double, 8> myVector; // 定义一个存放8个double型变量的向量

myVector[0]=0;

 （3）可使用以下预定义的类型

1. typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
2. typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
3. typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
4. typedef Vec<short, 2> Vec2s;
5. typedef Vec<short, 3> Vec3s;
6. typedef Vec<short, 4> Vec4s;
7. typedef Vec<int, 2> Vec2i;
8. typedef Vec<int, 3> Vec3i;
9. typedef Vec<int, 4> Vec4i;
10. typedef Vec<float, 2> Vec2f;
11. typedef Vec<float, 3> Vec3f;
12. typedef Vec<float, 4> Vec4f;
13. typedef Vec<float, 6> Vec6f;
14. typedef Vec<double, 2> Vec2d;
15. typedef Vec<double, 3> Vec3d;
16. typedef Vec<double, 4> Vec4d;
17. typedef Vec<double, 6> Vec6d;

（4）Vec支持的运算如下：

1. v1 = v2 + v3
2. v1 = v2 - v3
3. v1 = v2 * scale
4. v1 = scale * v2
5. v1 = -v2
6. v1 += v2
7. v1 == v2, v1 != v2
8. norm(v1) (euclidean norm)

1.3 示例代码

（1）向量定义与元素的访问

1. // Vec
2. cv::Vec<double, 8> myVector;
3. for(int i=0; i<myVector.rows;i++)
4. myVector[i] = i;
5. cout<<"myVector= "<<myVector<<endl;
6. cout<<"myVector[0]= "<<myVector[0]<<endl;
7. cout<<"myVector[3]= "<<myVector[3]<<endl;

（2）基本运算

1. cv::Vec<int, 6> v1,v2,v3;
2. for(int i=0; i<v2.rows;i++){ //v2.rows返回向量v2的行数
3. v2[i] = i;
4. v3[i] = i+1;
5. }
7. v1 = v2 + v3;
8. cout<<"v2 = "<<v2<<endl;
9. cout<<"v3 = "<<v3<<endl;
10. cout<<"v1=v2+v3= "<<v1<<endl;
11. cout<<"v1=v2*2 = "<<v2*2<<endl;
12. cout<<"v1=-v2 = "<<-v2<<endl;
13. cout<<"v1==v2 = "<<(v1==v2)<<endl;
14. cout<<"v1!=v2 = "<<(v1!=v2)<<endl;
15. cout<<"norm(v2)= "<<norm(v2)<<endl;

运行结果：

2. Scalar类

2.1 基本概念

Scalar是一个从Vec类引出的模板类，是一个可存放4个元素的向量，广泛用于传递和读取图像中的像素值。

2.2 用法

可使用[]访问Scalar值。或使用如下方式定义BGR三个通道的值。

cv:: Scalar( B, G, R )

2.3 示例代码

（1）cv::Scalar结构

1. cv::Scalar myScalar;
2. myScalar = cv::Scalar(0,255,0);
3. cout<<"myScalar = "<<myScalar<<endl;
4. system("pause");

 运行结果：

（2）读取彩色图像像素值

彩色图像的每个像素对应三个部分：RGB三个通道。因此包含彩色图像的cv::Mat类会返回一个向量，向量中包含三个8位的数值。OpenCV为这样的短向量定义了一种类型，即我们上述的cv::Vec3b。这个向量包含三个无符号字符(unsigned character)类型的数据。

OpenCV存储通道次序为：蓝色、绿色、红色即BGR。
因此，访问彩色像素中元素的方法如下：

1. cv::Mat pImg = cv::imread("Lena.jpg",1);
2. if(!pImg.data)
3. return 0;
4. int x = 100, y = 100;
5. cv::Scalar pixel=pImg.at<Vec3b>(x,y);
6. cout<<"B chanel of pixel is = "<<pixel.val[0]<<endl;
7. cout<<"G chanel of pixel is = "<<pixel.val[1]<<endl;
8. cout<<"R chanel of pixel is = "<<pixel.val[2]<<endl;
9. system("pause");

 运行结果：

3. Point类

3.1 基本概念

常用于表示2维坐标(x,y)。

3.2 用法

（1）图像坐标

对图像而言，我们可以这样定义：

1. cv::Point pt;
2. pt.x = 10;
3. pt.y = 8;

cv::Point pt =  Point(10, 8);

或者

cv::Point pt(10,8);

（2）或使用如下预定义：

1. typedef Point_<int> Point2i;
2. typedef Point2i Point;
3. typedef Point_<float> Point2f;
4. typedef Point_<double> Point2d;

（3）基本运算

1. pt1 = pt2 + pt3;
2. pt1 = pt2 - pt3;
3. pt1 = pt2 * a;
4. pt1 = a * pt2;
5. pt1 += pt2;
6. pt1 -= pt2;
7. pt1 *= a;
8. double value = norm(pt); // L2 norm
9. pt1 == pt2;
10. pt1 != pt2;

3.3 示例代码

（1）设置坐标点

1. // Point
2. cv::Point pt;
3. pt.x = 278;
4. pt.y = 269;
5. //或者
6. //cv::Point pt (278,269);
7. cv::Scalar pix = pImg.at<Vec3b>(pt);
8. cout<<"pix("<<pt.x<<","<<pt.y<<") = "<<pix<<endl;

 运行结果：

（2）各类运算

1. cv::Point pt1(10,20);
2. cv::Point pt2(2,3);
3. cout<<"pt1 = "<<pt1<<endl;
4. cout<<"pt2 = "<<pt2<<endl;
5. cout<<"pt1+pt2 = "<<pt1+pt2<<endl;
6. cout<<"pt1+=pt2= "<<(pt1+=pt2)<<endl;
7. cout<<"pt1-pt2 = "<<pt1-pt2<<endl;
8. cout<<"pt2*2 = "<<pt2*2<<endl;

 运行结果：

4. Size类

4.1 基本概念

模板类Size可表示一幅图像或一个矩形的大小。它包含宽、高2个成员：width , height还有一个有用的面积函数area()。

4.2 用法

1. cv::Size size(int w, int h);
2. //或者
3. cv::Size size;
4. size.width = w;
5. size.height = h;

4.3 示例代码

1. // Size
2. cv::Size size1(6,3);
3. cv::Size size2;
4. size2.width = 4;
5. size2.height = 2;
6. cv::Mat mat1(size1,CV_8UC1,cv::Scalar(0));
7. cv::Mat mat2(size2,CV_8UC3,cv::Scalar(1,2,3));
8. cout<<"mat1 = "<<endl<<mat1<<endl;
9. cout<<endl<<"mat2 = "<<endl<<mat2<<endl;
10. system("pause");

 运行结果：

5. Rect类

5.1 基本概念

Rect是另一个用于定义2维矩形的模板类。它由两个参数定义：

• 矩形左上角坐标: (x,y)
• 矩形的宽和高: width, height

Rect可以用来定义图像的ROI区域。

5.2 用法

cv::Rect rect(x, y, width, height);

5.3 示例代码

1. // Rect
2. cv::Mat pImg = imread("Lena.jpg",1);
3. cv::Rect rect(180,200,200,200);//(x,y)=(180,200),w=200,height=200
4. cv::Mat roi = cv::Mat(pImg, rect);
5. cv::Mat pImgRect = pImg.clone();
6. cv::rectangle(pImgRect,rect,cv::Scalar(0,255,0),2);
7. cv::imshow("original image with rectangle",pImgRect);
8. cv::imshow("roi",roi);
9. cv::waitKey();

6. RotatedRect类

6.1 基本概念

最后一个基本数据类是一种特殊的矩形称为RotatedRect。这个类通过中心点，宽度和高度和旋转角度来表示一个旋转的矩形。

6.2 用法

旋转矩形类的构造函数：

RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle);

参数：

• center：中心点坐标Point2f类型
• size：矩形的宽度和高度，Size2f类型
• angle：顺时针方向的旋转角度（单位°），float类型

6.3 示例代码

1. //RotatedRect
2. cv::Point2f center(100,100);
3. cv::Size2f size(100,50);
4. float angle = 45;// try 10, 30, 45
6. RotatedRect rRect(center, size, angle);
7. cv::Mat image(200,200,CV_8UC3,cv::Scalar(0));
9. Point2f vertices[4];
10. rRect.points(vertices);
11. for (int i = 0; i < 4; i++)
12. line(image, vertices[i], vertices[(i+1)%4], Scalar(0,255,0));
14. Rect brect = rRect.boundingRect();
15. rectangle(image, brect, Scalar(255,0,0));
17. imshow("rectangles", image);
18. waitKey(0);

angle = 10, 30, 45

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