参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_74f32c400101a1ah.html 参考文档:OpenCV中Mat的详解 之前一直再用IplImage类型,昨天接触Mat,使用起来发现有些不一样,函数与之前的IplImage的有一点点不一样 经过查阅和浏览大神的解释和博客,个人理解如下: 1、cvLoadImage()与imread()等函数区别深入了解: 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_74f32c400101a1ah.html c++有命名空间这一解释,using namespace ; using namespace cv;的具体意思是: 例如Cvrect和Rect以及cvresize和resize都是表示同一个东西,前者都是指cvrect,后者都是指cvresize,如果在程序开始写上 using namespace cv;则cvrect可以简写为rect,cvresize可以简写为resize,如果没有写上的using namespace cv;那就用cv......所有的以新风格命名的函数都在 cv 命名空间中,如果希望不要每次都输入 cv:: ,则可使用下面语句:using namespace cv; 2、IplImage和Mat区别 产生不同的原因:IplImage使用的是C结构,而Mat使用的是C++结构 使用IplImage时需要手动管理内存,例如使用cvCreateImage(),cvReleaseImage()等函数创建和释放内存,而且使用不熟练的时候我们会发现IplImage经常出现内存异常,当使用熟练时,程序规模较小时,IplImage这是没有问题的,可是一旦代码变得越来越大他就会越来越来挣扎着处理这一切而不是着眼于实际解决自己的开发目标。 Mat使用的是c++结构,c++中类的概念,在opencv2.0以上,引入例如C++接口,类的使用,使得代码变得更加简洁(c++中类使用. ,c中结构使用->)。 关于使用Mat的第一件事是:不再需要手动分配其内存大小,当不需要使用它的时候也不再需要手动释放它,例如如下程序的区别: IplImage程序: #include "cv.h" Mat程序: #include "cv.h" Mat本质是由两个数据部分组成的类:矩阵头(包含信息有矩阵的大小、用于存储的方法、矩阵存储的地址等),一个指针(指向了像素值的矩阵,可根据选择用于存储的方法采用任何维度存储数据)。矩阵头部的大小是恒定的,然而,矩阵本身的大小因图像的不同而不同,通常是较大的数量级。因而,当你的程序中传递图像并在有些时候需要创建图像副本时,需要花费很大的代价生成图像矩阵本身,而不是图像的头部。 opencv是图像处理库,它包含大量的图像处理函数,因此,图像传给库中的函数是一种常见的做法。为提高大程序的速度,opencv使用引用计数系统,其思想是Mat的每个对象都具有自己的头,让矩阵指针指向同一地址的实例之间共享该矩阵。此外,拷贝运算符将智能复制矩阵头部,也将复制指向矩阵的指针,但不复制矩阵本身。 (时间原因,这次先码这些字...下次继续(二)) |
|