在 C++ 中，OpenCV 提供了一个强大的类 Mat 来表示图像和多维矩阵。Mat 类是 OpenCV 中最基础和最常用的类，用于存储和操作图像数据。

Mat类简介

Mat 类是一个多维的、通用的、压缩的数组容器，主要用于表示图像、点集、特征向量、矩阵等数据。Mat 的底层数据存储采用连续内存块，可以高效地进行矩阵操作和图像处理。

Mat 类的定义

class CV_EXPORTS Mat {
public:
    // 默认构造函数
    Mat();

    // 构造函数
    Mat(int rows, int cols, int type);
    Mat(Size size, int type);
    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);

    // 拷贝构造函数
    Mat(const Mat& m);

    // 赋值操作符
    Mat& operator = (const Mat& m);

    // 其他成员函数...

    // 数据访问
    uchar* data;
    int rows, cols;
    // 其他成员变量...
};

Mat 类的构造函数

默认构造函数

Mat();

创建一个空的 Mat 对象。

指定尺寸和类型的构造函数

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

创建一个指定尺寸和类型的 Mat 对象。type 参数指定了矩阵元素的类型，例如 CV_8UC1 表示单通道 8 位无符号整型，CV_8UC3 表示三通道 8 位无符号整型。

拷贝构造函数

cpp
复制代码
Mat(const Mat& m);

创建一个 Mat 对象，并复制另一个 Mat 对象的数据。

代码示例

深拷贝示例

Mat dst1,dst2;
dst1 = image.clone();
image.copyTo(dst2);

此时dst1,dst2 都是拷贝了image指向的数据。image的数据改变，dst1，dst2都不会随之改变

赋值示例

  // 创建空白图像 创建一个8*8的全为0的矩阵， 矩阵的宽度 等于 8*通道数 ，这里的通道数为1 ,一般代表为灰度图
    Mat dst3 = Mat::zeros(Size(8,8),CV_8UC(1));
//    cout<<dst3<<endl;
    cout<<"dst width :"<<dst3.cols<<" dst height :"<<dst3.rows<<" dst3 channel :"<<dst3.channels()<<endl;
    // 创建空白图像 创建一个4*4的全为1的矩阵， 矩阵的宽度 等于 4 *通道数 ，这里的通道数为3，一般代表为彩色图
    Mat dst4 = Mat::ones(Size(4,4),CV_8UC(3));
    // ones 用的时候要小心， 他不会把全部数据初始化为1，只会把第一个通道的函数初始化为1，其余通道为0
    cout<<dst4<<endl;
    cout<<"dst4 width :"<<dst4.cols<<" dst4 height :"<<dst4.rows<<" dst4 channel :"<<dst4.channels()<<endl;

    dst3= 15;  //也可以直接赋值 ，这样会直接给第一个通道值全赋值为15
    cout<<dst3<<endl;
    cout<<"dst3 width :"<<dst3.cols<<" dst3 height :"<<dst3.rows<<" dst3 channel :"<<dst3.channels()<<endl;

CV_8UC1 详解

• CV: OpenCV 定义的前缀，表示这是一个 OpenCV 的类型。
• 8U: 表示每个元素是 8 位无符号整型（8-bit Unsigned）。
• C1: 表示图像有一个通道（1 Channel）。

因此，CV_8UC1 表示一个具有单通道的 8 位无符号整型图像。每个像素点用一个 8 位的值表示，范围是 0 到 255，通常用于表示灰度图像。同理CV_8UC3 表示一个具有三个通道的 8 位无符号整型图像。每个像素点由三个 8 位值组成，通常用于表示彩色图像。C3代表三个通道。

Mat重载了输出，因此可以直接打印

  //创建512*512的图像， 具有三个通道，并给第一个通道赋值为1.
    Mat dst5 = Mat::ones(Size(512,512),CV_8UC(3));
    //使用Scalar可以创建多维通道
    dst5 = Scalar(255,0,0);

Scalar函数详解

在 OpenCV 中，Scalar 是一个常用的数据结构，用于表示一个包含四个元素的向量，通常用于定义颜色和其他多通道数据。Scalar 函数主要用于图像处理和计算机视觉中的各种操作，例如设置绘图颜色、定义阈值范围等。

1. 基本概念

Scalar 是一个包含四个元素的向量，通常用于表示颜色（BGR 或者 BGRA）或者其他多通道数据。在 OpenCV 中，Scalar 的定义如下：

Scalar(double v0, double v1=0, double v2=0, double v3=0)

2. 构造函数参数

• v0：第一个元素的值（例如蓝色通道的值）。
• v1：第二个元素的值（例如绿色通道的值，默认值为 0）。
• v2：第三个元素的值（例如红色通道的值，默认值为 0）。
• v3：第四个元素的值（例如 Alpha 通道的值，默认值为 0）。

3. 常用方法

• Scalar()：默认构造函数，初始化所有元素为 0。
• Scalar(double v0, double v1, double v2, double v3)：初始化四个元素的构造函数。
• val[i]：访问第 i 个元素的值（i 的范围是 0 到 3）。

4. 常用场景

• 定义颜色：在绘图函数中使用，例如 cv2.line()、cv2.rectangle()、cv2.circle() 等。
• 阈值处理：用于定义阈值范围，例如 cv2.inRange()。
• 图像初始化：用于初始化图像中的所有像素值。

例如 dst5 = Scalar(255,0,0); 因为OpenCV默认为BGR 蓝色优先，显示这个图像的话，就会是纯蓝色

浅拷贝示例

   //创建512*512的图像， 具有三个通道，并给第一个通道赋值为1.
    Mat dst5 = Mat::ones(Size(512,512),CV_8UC(3));
    //使用Scalar可以创建多维通道
    dst5 = Scalar(255,0,0);
    show_image(dst5);
    // 浅拷贝示例， dst6 会随着 dst5 变化而变化
    Mat dst6 =dst5;
    dst5 = Scalar(255,255,0);
    imshow("dst5",dst5);
    imshow("dst6",dst6);
    waitKey(0);

此时，dst5 和dst6都是指向了相同的内存区域，因此，dst6也会随着dst5变化而变化。如下图所示，dst5的值改变了，dst6的值也跟着改变