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Android OpenCV中的几种基本数据结构

时间：2015-11-02 15:48:13      阅读：395      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

标签：android   opencv   基本数据结构   宏定义   

本文的代码基于OpenCV for Android 3.0

矩阵的类型结构

在opencv中，矩阵的类型结构被定义在opencv2/core/cvdef.h中，如下

#define CV_CN_MAX     512
#define CV_CN_SHIFT   3
#define CV_DEPTH_MAX  (1 << CV_CN_SHIFT)

#define CV_8U   0
#define CV_8S   1
#define CV_16U  2
#define CV_16S  3
#define CV_32S  4
#define CV_32F  5
#define CV_64F  6
#define CV_USRTYPE1 7

#define CV_MAT_DEPTH_MASK       (CV_DEPTH_MAX - 1)
#define CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)

#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
#define CV_MAKE_TYPE CV_MAKETYPE

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))

#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))

#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))

#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))

#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))

#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))

可以看出都是通过一个CV_MAKETYPE宏定义的，该宏有两个参数，第一个参数是数据位深度，不同数据结构的位深度的值在前面的宏中定义过了，比如

CV_8U   8位无符号整型(0-255)
CV_8S   8位有符号整型(-128-127)
CV_16U  16位无符号整型(0-65535)
CV_16S  16位有符号整型(-32768-32767)
CV_32S  32位有符号整型(-2147483648-2147483647)
CV_32F  32为浮点型
CV_64F  64位浮点型

Depth的最大值为8,一般0到7,即CV_8U到CV_USRTYPE1，这个可以从宏

#define CV_CN_SHIFT   3
#define CV_DEPTH_MAX  (1 << CV_CN_SHIFT)

看出CV_DEPTH_MAX 的值，1左移3就是8，这个值需要占3位

第二个参数指明每个元素的通道数，每个元素至少需要有一个通道数，直接使用CV_8U这样的类型表示的是一个通道

从宏

#define CV_CN_MAX     512

可以看出通道数最大是512，这个值需要占9位

而CV_MAKETYPE这个宏就是将位深度depth作为低3位，通道数作为高9位，总共需要12位，形成一个type值，即矩阵类型。具体的计算过程见上面定义的几个宏CV_MAKETYPE，CV_MAT_DEPTH，CV_MAT_DEPTH_MASK

你会发现这个过程和Android中的MeasureSpec类是如此相似

DataType模板类

DataType定义在opencv2/core/traits.hpp中，该类的作用主要是将一些基本数据类型转换为opencv中的矩阵类型。这个类涉及到一个c++的模板的特性，有兴趣搜索c++ traits，这里给出两篇参考文章

template<typename _Tp> class DataType
{
public:
    typedef _Tp         value_type;
    typedef value_type  work_type;
    typedef value_type  channel_type;
    typedef value_type  vec_type;
    enum { generic_type = 1,
           depth        = -1,
           channels     = 1,
           fmt          = 0,
           type = CV_MAKETYPE(depth, channels)
         };
};

我们可以调用DataType::type、DataType::type类似的结构去获得一个矩阵类型

Point_等模板类

内部有几个c++模板类，定义在opencv2/core/types.hpp中

Point_是一个可以认为是一个点的封装，内部具有x,y属性，代表这个点的坐标，并重载了一些运算符

template<typename _Tp> class Point_
{
public:
    typedef _Tp value_type;

    // various constructors
    Point_();
    Point_(_Tp _x, _Tp _y);
    Point_(const Point_& pt);
    Point_(const Size_<_Tp>& sz);
    Point_(const Vec<_Tp, 2>& v);

    Point_& operator = (const Point_& pt);
    //! conversion to another data type
    template<typename _Tp2> operator Point_<_Tp2>() const;

    //! conversion to the old-style C structures
    operator Vec<_Tp, 2>() const;

    //! dot product
    _Tp dot(const Point_& pt) const;
    //! dot product computed in double-precision arithmetics
    double ddot(const Point_& pt) const;
    //! cross-product
    double cross(const Point_& pt) const;
    //! checks whether the point is inside the specified rectangle
    bool inside(const Rect_<_Tp>& r) const;

    _Tp x, y; //< the point coordinates
};

同时用typedef重新定义了float,int,double类型的点，默认情况下我们使用的Point是整型的

typedef Point_<int> Point2i;
typedef Point_<float> Point2f;
typedef Point_<double> Point2d;
typedef Point2i Point;

当然为了兼容c，定义了对应的结构体，结构体中也有x,y两个属性，如果是c++，则在对应的宏中增加构造函数等定义

typedef struct CvPoint
{
    int x;
    int y;

#ifdef __cplusplus
    CvPoint(int _x = 0, int _y = 0): x(_x), y(_y) {}
    template<typename _Tp>
    CvPoint(const cv::Point_<_Tp>& pt): x((int)pt.x), y((int)pt.y) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Point_<_Tp>() const { return cv::Point_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y)); }
#endif
}
CvPoint;

浮点型的对应定义

typedef struct CvPoint2D32f
{
    float x;
    float y;

#ifdef __cplusplus
    CvPoint2D32f(float _x = 0, float _y = 0): x(_x), y(_y) {}
    template<typename _Tp>
    CvPoint2D32f(const cv::Point_<_Tp>& pt): x((float)pt.x), y((float)pt.y) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Point_<_Tp>() const { return cv::Point_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y)); }
#endif
}
CvPoint2D32f;

typedef struct CvPoint2D64f
{
    double x;
    double y;
}
CvPoint2D64f;

立体空间的坐标系，也就是具有z坐标的定义

typedef struct CvPoint3D32f
{
    float x;
    float y;
    float z;

#ifdef __cplusplus
    CvPoint3D32f(float _x = 0, float _y = 0, float _z = 0): x(_x), y(_y), z(_z) {}
    template<typename _Tp>
    CvPoint3D32f(const cv::Point3_<_Tp>& pt): x((float)pt.x), y((float)pt.y), z((float)pt.z) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Point3_<_Tp>() const { return cv::Point3_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(x), cv::saturate_cast<_Tp>(y), cv::saturate_cast<_Tp>(z)); }
#endif
}
CvPoint3D32f;

typedef struct CvPoint3D64f
{
    double x;
    double y;
    double z;
}
CvPoint3D64f;

当然对应的c++中肯定是有这个类的

template<typename _Tp> class Point3_
{
public:
    typedef _Tp value_type;

    // various constructors
    Point3_();
    Point3_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _z);
    Point3_(const Point3_& pt);
    explicit Point3_(const Point_<_Tp>& pt);
    Point3_(const Vec<_Tp, 3>& v);

    Point3_& operator = (const Point3_& pt);
    //! conversion to another data type
    template<typename _Tp2> operator Point3_<_Tp2>() const;
    //! conversion to cv::Vec<>
    operator Vec<_Tp, 3>() const;

    //! dot product
    _Tp dot(const Point3_& pt) const;
    //! dot product computed in double-precision arithmetics
    double ddot(const Point3_& pt) const;
    //! cross product of the 2 3D points
    Point3_ cross(const Point3_& pt) const;

    _Tp x, y, z; //< the point coordinates
};

同样用typedef定义了int，float，double类型

typedef Point3_<int> Point3i;
typedef Point3_<float> Point3f;
typedef Point3_<double> Point3d;

除了点，还有一个Size，里面有两个属性，width和height属性，内部结构和Point类的定义十分相似，还有对应的结构体CvSize

template<typename _Tp> class Size_
{
public:
    typedef _Tp value_type;

    //! various constructors
    Size_();
    Size_(_Tp _width, _Tp _height);
    Size_(const Size_& sz);
    Size_(const Point_<_Tp>& pt);

    Size_& operator = (const Size_& sz);
    //! the area (width*height)
    _Tp area() const;

    //! conversion of another data type.
    template<typename _Tp2> operator Size_<_Tp2>() const;

    _Tp width, height; // the width and the height
};
typedef Size_<int> Size2i;
typedef Size_<float> Size2f;
typedef Size_<double> Size2d;
typedef Size2i Size;
typedef struct CvSize
{
    int width;
    int height;

#ifdef __cplusplus
    CvSize(int w = 0, int h = 0): width(w), height(h) {}
    template<typename _Tp>
    CvSize(const cv::Size_<_Tp>& sz): width(cv::saturate_cast<int>(sz.width)), height(cv::saturate_cast<int>(sz.height)) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Size_<_Tp>() const { return cv::Size_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(width), cv::saturate_cast<_Tp>(height)); }
#endif
}
CvSize;


typedef struct CvSize2D32f
{
    float width;
    float height;

#ifdef __cplusplus
    CvSize2D32f(float w = 0, float h = 0): width(w), height(h) {}
    template<typename _Tp>
    CvSize2D32f(const cv::Size_<_Tp>& sz): width(cv::saturate_cast<float>(sz.width)), height(cv::saturate_cast<float>(sz.height)) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Size_<_Tp>() const { return cv::Size_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(width), cv::saturate_cast<_Tp>(height)); }
#endif
}
CvSize2D32f;

下面这个类基本上算具备了Point和Size的所有属性，可以认为它是一个矩形，一旦有矩形左上角的坐标，以及宽度和高度，就可以表示这个矩形了。

template<typename _Tp> class Rect_
{
public:
    typedef _Tp value_type;

    //! various constructors
    Rect_();
    Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height);
    Rect_(const Rect_& r);
    Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz);
    Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2);

    Rect_& operator = ( const Rect_& r );
    //! the top-left corner
    Point_<_Tp> tl() const;
    //! the bottom-right corner
    Point_<_Tp> br() const;

    //! size (width, height) of the rectangle
    Size_<_Tp> size() const;
    //! area (width*height) of the rectangle
    _Tp area() const;

    //! conversion to another data type
    template<typename _Tp2> operator Rect_<_Tp2>() const;

    //! checks whether the rectangle contains the point
    bool contains(const Point_<_Tp>& pt) const;

    _Tp x, y, width, height; //< the top-left corner, as well as width and height of the rectangle
};
typedef Rect_<int> Rect2i;
typedef Rect_<float> Rect2f;
typedef Rect_<double> Rect2d;
typedef Rect2i Rect;
typedef struct CvRect
{
    int x;
    int y;
    int width;
    int height;

#ifdef __cplusplus
    CvRect(int _x = 0, int _y = 0, int w = 0, int h = 0): x(_x), y(_y), width(w), height(h) {}
    template<typename _Tp>
    CvRect(const cv::Rect_<_Tp>& r): x(cv::saturate_cast<int>(r.x)), y(cv::saturate_cast<int>(r.y)), width(cv::saturate_cast<int>(r.width)), height(cv::saturate_cast<int>(r.height)) {}
    template<typename _Tp>
    operator cv::Rect_<_Tp>() const { return cv::Rect_<_Tp>((_Tp)x, (_Tp)y, (_Tp)width, (_Tp)height); }
#endif
}
CvRect;

Scalar_ 是一个四维向量，暂时你可以认为在使用颜色时，一个argb表示的颜色具有a，r，g，b四个值，刚好可以由Scalar_ 内部的四个属性表示

template<typename _Tp> class Scalar_ : public Vec<_Tp, 4>
{
public:
    //! various constructors
    Scalar_();
    Scalar_(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2=0, _Tp v3=0);
    Scalar_(_Tp v0);

    template<typename _Tp2, int cn>
    Scalar_(const Vec<_Tp2, cn>& v);

    //! returns a scalar with all elements set to v0
    static Scalar_<_Tp> all(_Tp v0);

    //! conversion to another data type
    template<typename T2> operator Scalar_<T2>() const;

    //! per-element product
    Scalar_<_Tp> mul(const Scalar_<_Tp>& a, double scale=1 ) const;

    // returns (v0, -v1, -v2, -v3)
    Scalar_<_Tp> conj() const;

    // returns true iff v1 == v2 == v3 == 0
    bool isReal() const;
};

用typedef定义了Scalar

typedef Scalar_<double> Scalar;

对应的结构体数据结构

typedef struct CvScalar
{
    double val[4];

#ifdef __cplusplus
    CvScalar() {}
    CvScalar(double d0, double d1 = 0, double d2 = 0, double d3 = 0) { val[0] = d0; val[1] = d1; val[2] = d2; val[3] = d3; }
    template<typename _Tp>
    CvScalar(const cv::Scalar_<_Tp>& s) { val[0] = s.val[0]; val[1] = s.val[1]; val[2] = s.val[2]; val[3] = s.val[3]; }
    template<typename _Tp>
    operator cv::Scalar_<_Tp>() const { return cv::Scalar_<_Tp>(cv::saturate_cast<_Tp>(val[0]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[1]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[2]), cv::saturate_cast<_Tp>(val[3])); }
    template<typename _Tp, int cn>
    CvScalar(const cv::Vec<_Tp, cn>& v)
    {
        int i;
        for( i = 0; i < (cn < 4 ? cn : 4); i++ ) val[i] = v.val[i];
        for( ; i < 4; i++ ) val[i] = 0;
    }
#endif
}
CvScalar;

Scalar类继承了Vec类，Vec被定义在opencv2/core/matx.hpp中，它表示向量

template<typename _Tp, int cn> class Vec : public Matx<_Tp, cn, 1>
{
public:
    typedef _Tp value_type;
    enum { depth    = Matx<_Tp, cn, 1>::depth,
           channels = cn,
           type     = CV_MAKETYPE(depth, channels)
         };

    //! default constructor
    Vec();

    Vec(_Tp v0); //!< 1-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1); //!< 2-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 3-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 4-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 5-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 6-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 7-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 8-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 9-element vector constructor
    Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 10-element vector constructor
    explicit Vec(const _Tp* values);

    Vec(const Vec<_Tp, cn>& v);

    static Vec all(_Tp alpha);

    //! per-element multiplication
    Vec mul(const Vec<_Tp, cn>& v) const;

    //! conjugation (makes sense for complex numbers and quaternions)
    Vec conj() const;

    /*!
      cross product of the two 3D vectors.

      For other dimensionalities the exception is raised
    */
    Vec cross(const Vec& v) const;
    //! conversion to another data type
    template<typename T2> operator Vec<T2, cn>() const;

    /*! element access */
    const _Tp& operator [](int i) const;
    _Tp& operator[](int i);
    const _Tp& operator ()(int i) const;
    _Tp& operator ()(int i);

    Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_AddOp);
    Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_SubOp);
    template<typename _T2> Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
};

用typedef定义了很多类型。。。

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;

除了这些类之外，这几个头文件中还定义了很多其他的基本数据类型，有兴趣自行查看

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

Android OpenCV中的几种基本数据结构

标签：android   opencv   基本数据结构   宏定义   

原文地址：http://blog.csdn.net/sbsujjbcy/article/details/49586575
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