opencv10 教程目标 我们有多种方法可以获得从现实世界(2)

Mat B(A); //使用拷贝构造函数

C = A; //赋值运算符

上文中的所有对象，以相同的单个数据矩阵的结束点。他们头不同，但是使用的其中任何一个对矩阵进行任何修改，也将影响所有其他的。在实践中的不同对象只是提供相同的底层数据不同的访问方法，然而，它们的头部是不同的。真正有趣的部分是您可以创建仅指向完整数据的一小部分的头。例如，要在图像中创建兴趣区域 ( ROI) 您只需创建一个新头设置新边界：

现在，你可能会问是否矩阵的本身可以属于多个Mat对象在不再需要时负责清理数据。简短的回答是：最后一个使用它的对象。这对于使用引用计数的机制，每当有人复制Mat对象的头，矩阵的计数器被增加。每当一个头被清除，此计数器被下调。当该计数器变为零，矩阵也就被释放了。因为有时会仍然也要复制矩阵的本身，存在着 clone() 或 copyTo() 函数。

现在 modifyingForGwill 不会影响由 theMatheader 指出的矩阵。你要记得从所有的是：

? 输出图像分配 OpenCV 功能是自动 （除非另行指定，否则）。

? 用c + + OpenCV的接口就无需考虑内存释放。

? 赋值运算符和复制构造函数 （构造函数）只复制头。

? 使用clone () 或copyTo () 函数将复制的图像的基础矩阵。

存储方法

这是关于你是如何存储的像素值。您可以选择的颜色空间和使用的数据类型。色彩空间是指我们如何结合为了代码指定的颜色的颜色分量。最简单的是灰色的规模。在这里我们所掌握的颜色是黑色和白色。组合的这些让我们能创造很多的灰度级。

对于彩色的方法，我们有很多方法可供选择。不过，每一就是将他们拆解成三个或四个基本组成部分，这些部分就会组合给所有其他的方法。最受欢迎的这一个 RGB，主要是因为这也是我们的眼睛如何建立中我们的眼睛的颜色。其基准的颜色是红、 绿、 蓝。编写代码的一种颜色的透明度有时第四个元素： 添加 alpha (A)。但是，它们很多颜色系统每个具有自身的优势：

? RGB 是最常见的是我们的眼睛使用类似的事情，我们显示系统还撰写使用这些颜色。

· 单纯疱疹和合肥分解颜色到他们的色相、 饱和度和亮度值/组件，这是我们来描述颜色更自然的方式。您使用，例如可驳回的最后一个组件，使你不那么明智的输入图像的光照条件的算法。

? YCrCb 使用流行的 JPEG 图像格式。

? CIE L *b*a 是均匀颜色空间，它是非常方便的如果您需要测量给定的颜色，以另一种颜色的距离。

现在，每个建筑构件都自己有效的域。这会导致使用的数据类型。我们如何存储组件的定义只是如何精细的控制，我们已于其域。最小的数据类型可能是 char 类型，这意味着一个字节或 8 位。这可能是有符号（值-127 到 + 127）或无符号（以便可以存储从 0 到 255 之间的值）。虽然这三个组件的情况下已经给 16 万可能的颜色来表示 （如 RGB 的情况下） 我们可能通过使用浮点数 （4 字节 = 32 位） 或double（8 字节 = 64 位） 数据类型的每个组件获得甚至更精细的控制。然而，请记住增加组件的大小也会增加在内存中的整张图片的大小。

显式创建Mat对象

在Load, Modify and Save an Image教程中，你已经可以看到如何使用readWriteImageVideo： ‘imwrite() <imwrite>‘ 函数将一个矩阵写到一个图像文件中。然而，出于调试目的显示的实际值就方便得多。您可以实现此通过Mat的 <<运算符。不过，请注意这仅适用于二维矩阵。

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