五种Mat元素的访问方法.doc

五种Mat元素的访问方法 方法1、使用Mat的成员函数at() ??? Mat的成员函数at()是一个模板函数，我们这里用的是二维矩阵，所以我们使用的at()函数的声明如代码段3所示（取自OpenCV的源文件）。 [cpp]?view plaincopy templatetypename?_Tp?_Tp?at(int?i0,?int?i1);?? 代码段3?.at()函数的声明 ????代码段4是本文第二部分描述的算法的实现，矩阵元素使用at()函数来索引。 [cpp]?view plaincopy Vec3b?pix;?? for?(int?r?=?0;?r??im.rows;?r++)?? {?? ??for?(int?c?=?0;?c??im.cols;?c++)?? ??{????? ????pix?=?im.atVec3b(r,c);?? ????pix?=?pix*scale;?? ????om.atVec3b(r,c)?=?pix;?? ??}????? }?? 代码段4. 使用at()函数访问矩阵元素 ????注意：使用at函数时，应该知道矩阵元素的类型和通道数，根据矩阵元素类型和通道数来确定at函数传递的类型，代码段4中使用的是Vec3b这个元素类型，他是一个包含3个unsigned char类型向量。之所以采用这个类型来接受at的返回值，是因为，我们的矩阵im是3通道，类型为unsigned char类型的。 方法2、使用Mat的成员函数ptr() ??? 此函数也是模板函数，我们将会用到的ptr函数声明如代码段5所示。此函数返回指定的数据行的首地址。 [cpp]?view plaincopy templatetypename?_Tp?_Tp*?ptr(int?i0=0);?? 代码段 5. ptr成员函数的声明 ??? 使用ptr()成员函数完成本文第二部分所述算法的代码如代码段6所示。 [cpp]?view plaincopy Vec3b?*ppix_im(NULL);?? Vec3b?*ppix_om(NULL);?? for?(int?r?=?0;?r??im.rows;?r++)?? {?? ??ppix_im?=?im.ptrVec3b(r);?? ??ppix_om?=?om.ptrVec3b(r);?? ??for?(int?c?=?0;?c??im.cols;?c++)?? ??{?? ?????ppix_om[c]?=?ppix_im[c]*scale;?? ??}?? }?? 代码段 6. 使用ptr访问矩阵元素 方法3、使用迭代器 ??? 这里使用的迭代器是OpenCV自己定义的。使用迭代器完成第二部分所述算法的代码如代码段7所示。 [cpp]?view plaincopy MatIterator_Vec3b?it_im,?itEnd_im;?? MatIterator_Vec3b?it_om;?? it_im????=?im.beginVec3b();?? itEnd_im?=?im.endVec3b();?? it_om????=?om.beginVec3b();?? for?(;?it_im?!=?itEnd_im;?it_im++,?it_om++)?? {?? ??*it_om?=?(*it_im)*scale;?? }?? 代码段 7. 使用迭代器访问矩阵元素 方法4、使用Mat_简化索引 ??? Mat_这个类的元素访问比较容易一点，把原Mat类的对象可以直接赋值给Mat_对象，当然赋值操作并不会开辟新的数据空间，这点大家放心。也就是说使用Mat_时，不会在内存拷贝上花时间。使用这种方法完成第二部分所述算法的代码如代码段8所示。 [cpp]?view plaincopy Mat_Vec3b?im_,?om_;?? im_?=?im;?? om_?=?om;?? for?(int?r?=?0;?r??im.rows;?r++)?? {?? ??for?(int?c?=?0;?c??im.cols;?c++)?? ??{?? ????om_(r,c)?=?im_(r,c)?*?scale;?? ??}?? }?? 代码段 8. 使用Mat_访问矩阵数据元素 方法5、使用OpenCV原有的实现 ??? 我们的算法实际上OpenCV中已经有实现。就是×运算符重载，代码如代码段9所示。 [cpp]?view plaincopy om?=?im*scale;?? 代码段 9. 使用OpenCV的原有实现访问矩阵元素 四、实验测试 1、测试代码 ??? 为了测试方便，将前面的方法统一写到一个c++源文件test.cpp中，其内容如代码段10所示。 [cpp