【OpenCV + VS】OpenCV中Mat对象的创建与赋值操作

在OpenCV中，Mat（矩阵）是用于存储图像数据的主要数据结构。掌握如何创建、复制、赋值和初始化Mat对象是学习图像处理的基础。

一、Mat对象的创建方法

使用已有图像对象创建新Mat对象

克隆（clone()）：
clone()方法用于创建一个新的Mat对象，并将原图像的内容完整复制到新图像中。通过克隆，可以独立操作新图像，原图像不受影响。


Mat m1 = src.clone();  // 克隆src图像

复制（copyTo()）：
copyTo()方法将原图像的内容复制到另一个Mat对象中。与clone()方法类似，不同之处在于copyTo()通常用于将图像复制到已有的目标矩阵中。



Mat m2;
src.copyTo(m2);  // 将src图像复制到m2中

赋值（直接赋值）：
通过直接赋值，可以将一个Mat对象的内容赋给另一个Mat对象。需要注意的是，这种赋值方式会让两个Mat对象共享相同的数据，因此对其中一个对象的修改也会影响另一个对象。


Mat m3 = src;  // 直接赋值，m3和src共享相同的数据

创建空白图像

创建零矩阵（Mat::zeros()）：
Mat::zeros()方法创建一个指定大小和类型的空白图像，所有像素值初始化为0。可以通过传递图像的尺寸和类型来创建不同的图像。



// 创建一个与src图像相同大小和类型的零矩阵
Mat m4 = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 
// 创建一个大小为512x512，三通道（CV_8UC3）的零矩阵
Mat m5 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);

创建单通道和三通道的空白图像：
OpenCV允许创建不同通道数的空白图像（例如，单通道图像和三通道图像）。



// 创建一个单通道的空白图像（512x512，单通道）
Mat m8 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC1);
 
// 创建一个三通道的空白图像（512x512，三通道）
Mat m9 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);

为图像赋标量值（Scalar）

使用Scalar可以给图像的所有像素赋一个统一的值。对于三通道图像，Scalar接收一个包含三个值的对象，分别对应BGR通道的值。



// 给三通道空白图像m9赋一个标量值，表示BGR通道值
m9 = Scalar(0, 128, 64);  // 蓝色0，绿色128，红色64

显示图像

使用imshow()函数来显示图像窗口。imshow()函数接收两个参数，第一个是窗口的名称，第二个是要显示的图像。



imshow("窗口1", m1);  // 显示m1图像
imshow("窗口2", m2);  // 显示m2图像
imshow("窗口3", m3);  // 显示m3图像

二、代码示例解析

以下是一个关于如何创建和操作Mat对象的完整代码示例：



void Qmat_creation_demo(Mat& image) {
    Mat src = image;  // 传入图像，作为源图像
 
    // 1. 使用克隆创建新图像
    Mat m1 = src.clone();
 
    // 2. 使用copyTo复制图像
    Mat m2;
    src.copyTo(m2);
 
    // 3. 使用赋值操作创建新图像（共享数据）
    Mat m3 = src;
 
    // 4. 创建空白图像（与src大小相同）
    Mat m4 = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 
    // 5. 创建固定尺寸的空白图像
    Mat m5 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);
 
    // 6. 显示图像
    imshow("窗口1", m1);  // 显示克隆图像
    imshow("窗口2", m2);  // 显示复制图像
    imshow("窗口3", m3);  // 显示赋值图像
 
    // 等待用户按键
    //cv::waitKey(0);
 
    // 7. 进一步赋值，创建空白图像并赋标量值
    Mat m6, m7;
    m6 = image.clone();  // 克隆图像
    image.copyTo(m7);    // 复制图像
 
    // 8. 创建单通道和三通道的空白图像
    Mat m8 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC1);  // 单通道图像
    Mat m9 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);  // 三通道图像
 
    // 9. 给三通道图像赋值
    m9 = Scalar(0, 128, 64);  // 给三通道图像赋BGR值
 
    // 输出图像的宽度、高度和通道数
    std::cout << "width: " << m9.cols << " height: " << m9.rows << " channels: " << m9.channels() << std::endl;
 
    // 输出图像的内容
    //std::cout << m9 << std::endl;
 
	imshow("窗口4", m6);
	imshow("窗口5", m7);
	imshow("窗口6", m8);
	imshow("窗口7", m9);
 
    // 等待用户按键
    cv::waitKey(0);  // 保持窗口直到用户按键
}
 
 
int main()
{
    //ShowOnePicture();
    //test02();
    Mat image = cv::imread("恐非太.jpg");
    Qmat_creation_demo(image);
    return 0;
}

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