OpenCV C++ 学习笔记（三）：矩阵基本操作、遍历图像矩阵的方法及性能分析

常用数据类型定义：

cv::Size(cols, rows);
cv::Size(width, height);

cv::Scalar(gray)
cv::Scalar(blue, green, red)

typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;

typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;

typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;

typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<int, 6> Vec6i;
typedef Vec<int, 8> Vec8i;

typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;

typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;

图像矩阵在内存中的存储

图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。

灰度图像矩阵：

RGB颜色模型的矩阵：

OpenCV中子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。

很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储有助于提升图像扫描（遍历）速度，我们可以使用 isContinuous() 来去判断矩阵是否是连续存储的。

矩阵基本操作

全零矩阵

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(Size size, int type);

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(int ndims, const int* sz, int type);
//not recommended

全一矩阵

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(Size size, int type);

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(int ndims, const int* sz, int type);
//not recommended

单位矩阵

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::eye(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::eye(Size size, int type);

矩阵转置

MatExpr Mat::t() const;

求逆矩阵

MatExpr Mat::inv(int method=DECOMP_LU) const;

逗号式分隔创建矩阵
常用于自定义卷积核

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols)
    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
{
}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols, const _Tp& value)
    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
{
    *this = value;
}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz)
    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
{}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz, const _Tp& value)
    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
{
    *this = value;
}

Mat a=(Mat_<int>(2,2)<<1,2,3,4);
Mat b=(Mat_<double>(Size(2,2))<<1,2,3,4);

注意括号的位置。
给出的数据类型必须是基本数据类型，如int，double。不能是CV_32F等。

通过ptr与at函数遍历矩阵

Mat a(Size(2560, 1440), CV_8UC3);
for(int i=0; i<a.rows; i++){
      for(int j=0; j<a.cols; j++){
          a.ptr(i,j)[0]=0;
          a.ptr(i,j)[1]=0;
          a.ptr(i,j)[2]=255;
      }
}
for(int i=0; i<a.rows; i++){
      for(int j=0; j<a.cols; j++){
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[0]=0;
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[1]=0;
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[2]=255;
      }
}
for(int i=0; i<a.rows; i++){
      for(int j=0; j<a.cols; j++){
          a.at<Vec3b>(i,j)[0]=0;
          a.at<Vec3b>(i,j)[1]=0;
          a.at<Vec3b>(i,j)[2]=255;
      }
}

• 用ptr访问可以不加Vec类型
• 用at访问必须加Vec类型，at访问比ptr略微慢一些

通过迭代器遍历矩阵(easy but very very slow)

Mat a(Size(2560, 1440), CV_8UC3);
for(auto iter=a.begin<Vec3b>(); iter!=a.end<Vec3b>(); iter++){
      iter[0]=255;
      iter[1]=0;
      iter[2]=0;
}

高性能法——使用经典的C风格运算符[]（指针）

Efficient Way
说到性能，推荐的效率最高的查找表赋值方法，还是经典的C风格运算符[]（指针）访问：

Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
{
    // accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));     

    int channels = I.channels();

    int nRows = I.rows * channels; 
    int nCols = I.cols;

    if (I.isContinuous())
    {
        nCols *= nRows;
        nRows = 1;         
    }

    int i,j;
    uchar* p; 
    for( i = 0; i < nRows; ++i)
    {
        p = I.ptr<uchar>(i);
        for ( j = 0; j < nCols; ++j)
        {
            p[j] = table[p[j]];             
        }
    }
    return I; 
}

我们获取了每一行开始处的指针，然后遍历至该行末尾。如果矩阵是以连续方式存储的，我们只需请求一次指针、然后一路遍历下去就行。彩色图像的情况有必要加以注意：因为三个通道的原因，我们需要遍历的元素数目也是3倍。

另外一种方法实现遍历功能，就是使用 data。
data会从 Mat 中返回指向矩阵第一行第一列的指针。

注意如果该指针为NULL则表明对象里面无输入，所以这是一种简单的检查图像是否被成功读入的方法。

当矩阵是连续存储时，我们就可以通过遍历 data 来扫描整个图像。例如，一个灰度图像，其操作如下：

uchar* p = I.data;

for( unsigned int i =0; i < ncol*nrows; ++i)
    *p++ = table[*p];

这回得出和前面相同的结果。但是这种方法编写的代码可读性方面差，并且进一步操作困难。同时，在实际应用中，该方法的性能表现上并不明显优于前一种（因为现在大多数编译器都会对这类操作做出优化）。

迭代器法

The iterator (safe) method
相比于指针遍历，迭代法则被认为是一种以更安全的方式来实现这一功能。在迭代法中，所需要做的仅仅是获得图像矩阵的begin和end，然后增加迭代直至从begin到end。将*操作符添加在迭代指针前，即可访问当前指向的内容。

Mat& ScanImageAndReduceIterator(Mat& I, const uchar* const table)
{
    // accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));     
    
    const int channels = I.channels();
    switch(channels)
    {
    case 1: 
        {
            MatIterator_<uchar> it, end; 
            for( it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it)
                *it = table[*it];
            break;
        }
    case 3: 
        {
            MatIterator_<Vec3b> it, end; 
            for( it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
            {
                (*it)[0] = table[(*it)[0]];
                (*it)[1] = table[(*it)[1]];
                (*it)[2] = table[(*it)[2]];
            }
        }
    }
    
    return I; 
}

对于彩色图像中的一行，每列中有3个uchar元素，这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector，在OpenCV中用 Vec3b 来命名。

如果要访问第n个子列，我们只需要简单的利用[]来操作就可以。需要指出的是，OpenCV的迭代在扫描过一行中所有列后会自动跳至下一行，所以说如果在彩色图像中如果只使用一个简单的 uchar 而不是 Vec3b 迭代的话就只能获得蓝色通道(B)里的值。

通过指定On-the-fly地址查找

通过双层for循环直接指定行列来遍历。
事实上这个方法并不推荐被用来进行图像扫描，它本来是被用于获取或更改图像中的随机元素。它的基本用途是要确定你试图访问的元素的所在行数与列数。在前面的扫描方法中，我们观察到知道所查询的图像数据类型是很重要的。这里同样的你得手动指定好你要查找的数据类型。

Mat& ScanImageAndReduceRandomAccess(Mat& I, const uchar* const table)
{
    // accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));     

    const int channels = I.channels();
    switch(channels)
    {
    case 1: 
        {
            for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
                for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
                    I.at<uchar>(i,j) = table[I.at<uchar>(i,j)];
            break;
        }
    case 3: 
        {
         Mat_<Vec3b> _I = I;
            
         for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
            for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
               {
                   _I(i,j)[0] = table[_I(i,j)[0]];
                   _I(i,j)[1] = table[_I(i,j)[1]];
                   _I(i,j)[2] = table[_I(i,j)[2]];
            }
         I = _I;
         break;
        }
    }
    
    return I;
}

在 debug 模式下，它会检查你的输入坐标是否有效或者超出范围。如果坐标有误，则会输出一个标准的错误信息。
在 release模式下，和 高性能法（the efficient way） 相比，它们之间的区别仅仅是 On-the-fly方法 对于图像矩阵的每个元素，都会获取一个新的行指针，通过该指针和[]操作来获取列元素。

核心函数LUT

The Core Function
最被推荐的用于实现批量图像元素查找和更该操作图像方法。

在图像处理中，对于一个给定的值，将其替换成其他的值是一个很常见的操作，OpenCV 提供里一个函数直接实现该操作，并不需要你自己扫描图像，就是:operationsOnArrays:LUT() <lut> ，一个包含于core module的函数。

/** @brief Performs a look-up table transform of an array.

The function LUT fills the output array with values from the look-up table. Indices of the entries
are taken from the input array. That is, the function processes each element of src as follows:
\f[\texttt{dst} (I)  \leftarrow \texttt{lut(src(I) + d)}\f]
where
\f[d =  \fork{0}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8U}\)}{128}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8S}\)}\f]
@param src input array of 8-bit elements.
@param lut look-up table of 256 elements; in case of multi-channel input array, the table should
either have a single channel (in this case the same table is used for all channels) or the same
number of channels as in the input array.
@param dst output array of the same size and number of channels as src, and the same depth as lut.
@sa  convertScaleAbs, Mat::convertTo
*/
CV_EXPORTS_W void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst);

首先我们建立一个mat型用于查表：

Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
uchar* p = lookUpTable.data; 
for( int i = 0; i < 256; ++i)
	p[i] = table[i];

然后我们调用函数 (I 是输入， J 是输出):

LUT(I, lookUpTable, J);

性能分析

OpenCV提供了两个简便的可用于计时的函数 cv::getTickCount() 和 cv::getTickFrequency() 。第一个函数返回你的CPU自某个事件（如启动电脑）以来走过的时钟周期数，第二个函数返回你的CPU一秒钟所走的时钟周期数。这样，我们就能轻松地以秒为单位对某运算计时：

double t = (double)getTickCount();
// do something ...
t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
cout << "Times passed in seconds: " << t << endl;

用一个(2560 X 1600)的彩色图片。进行数百次测试的平均值：

我们可以得出一些结论：

• 尽量使用 OpenCV 内置函数。调用LUT 函数可以获得最快的速度。这是因为OpenCV库可以通过英特尔线程架构启用多线程。
• 当然，如果你喜欢使用指针的方法来扫描图像，迭代法是一个不错的选择，不过速度上较慢。
• 在debug模式下使用on-the-fly方法扫描全图是一个最浪费资源的方法，在release模式下它的表现和迭代法相差无几，但是从安全性角度来考虑，迭代法是更佳的选择。