Mat - 基本图像容器

我们有多种方式从现实世界中获取数字图像：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。
在任何情况下，我们（人类）看到的都是图像。
然而，当将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。


MatBasicImageForComputer.jpg

例如在上述图像中，您可以看到汽车的后视镜只不过是一个包含所有像素点强度值的矩阵（在php中，矩阵可以理解为二维数组）。
我们如何获取和存储像素值可能会根据我们的需要而有所不同，
但最终，计算机世界里的所有图像可能会被描述成数字矩阵和其他信息。
OpenCV是一个计算机视觉库，其主要重点是处理和操纵这些信息。因此，您需要熟悉的第一件事是OpenCV如何存储和处理图像。

Mat

在OpenCV内部，Mat是储存图像信息矩阵的容器，OpenCV使用引用计数系统。
这个想法是每个Mat对象都有自己的头，但是通过使它们的矩阵指针指向相同的地址，矩阵可以在它们的两个实例之间共享。
此外，复制操作符只会将头和指针复制到大矩阵，而不是数据本身。
在PHPOpenCV中，这些你都可以不用去想，PHPOpenCV会自动去管理C++ Mat的内存问题。

$a = imread('image path',IMREAD_COLOR);//读取一张图片，并分配矩阵
$c = $a;

所有上述对象，最后指向相同的单个数据矩阵。

有时你也想复制矩阵本身，所以OpenCV提供了CV\Mat->clone()和CV\Mat->copyTo()函数。

$f = $a.clone（）;
$g = null;
$a.copyTo（$g）;

现在修改$f或$g不会影响Mat头指向的矩阵。所有这一切你需要记住的是：

  • OpenCV功能的输出图像分配是自动的（除非另有说明）。
  • 您不需要考虑OpenCV C ++界面的内存管理。
  • 赋值运算符是同一个矩阵。
  • 可以使用CV\Mat->clone()和CV\Mat->copyTo()函数复制图像的基础矩阵。

存储方法

本段是关于如何存储像素值。您可以选择使用颜色空间和数据类型。颜色空间是指我们在对一个给定的颜色进行编码时，如何对该颜色的成分进行组合。
最简单的一个是灰度(gray scale)，我们可以使用的颜色是黑色和白色。这些组合使我们能够创建许多灰色阴影。

对于丰富多彩的图像，我们有许多表示的方法可供选择。将图像每个像素点的表示分解成三到四个基本颜色通道，我们可以使用这些颜色通道来创建图像。
最流行的是RGB，主要是因为这也是我们的眼睛如何建立颜色。其基色为红，绿，蓝。为了可以对颜色的透明度进行编码，有时也会添加第四个元素：A（alpha）。

然而，许多其他的颜色系统也各有各的优势：

  • RGB是最常见的，因为我们的眼睛使用类似的东西，但请记住，OpenCV标准显示系统使用BGR颜色空间（红色和蓝色通道的开关）组成颜色。
  • HSV和HLS将颜色分解为色调，饱和度和值/亮度分量，这是我们描述颜色的更自然的方式。为了使您的算法对输入图像的光线条件不太敏感，您可能可以选择忽略最后一个组件。
  • YCrCb被流行的JPEG图像格式使用。
  • CIE L a b *是感知统一的颜色空间，如果您需要测量给定颜色与其他颜色的距离，则可方便使用

指定创建Mat对象

在加载，修改和保存图像的教程中，您已经学习了如何使用cv :: imwrite（）函数将矩阵写入图像文件。
但是，为了调试目的，为更方便查看Mat实际值。您可以使用Mat->print()方法。请注意，这仅适用于二维矩阵。

虽然Mat可以很好地胜任图像容器的工作，但它也是一个通用的矩阵类。因此，可以创建和操纵多维矩阵。您可以通过多种方式创建Mat对象：

构造函数

$mat = new Mat(2, 2, CV_8UC3, new Scalar(0,0,255));
echo "M = \r\n";
$mat->print();

MatConstruct.jpg