OpenCVのMatの基本的な使い方をメモします． *OpenCV Mat とは 多次元配列を格納するためのクラスで，主に画像や２次元の行列を扱う時に利用します． 詳しい使い方は，下記のリンクが参考になります． {{small:opencv cookbook : [link:http://opencv.jp/cookbook/opencv_mat.html] }} ** 画像を読み込むだけのサンプル {# #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() {     Mat img = imread("Lenna.bmp", 1);         return 0; } #} *サンプルコード （画像） **画像の読み書き {# // 画像の読み込み (第二引数を0にするとグレースケールで読み込み) Mat img = imread("Lenna.bmp", 1); // 画像の表示 （第一引数はウィンドウ名） imshow("img", img); // waitKeyの呼び出した時点で，実際に画像が表示されます． // 引数で指定する時間[ms]の間，キー入力を待ちます．引数0の時は無制限にキー入力を待ちます． waitKey(0); // 画像の保存 imwrite("img.bmp", img); #} **USBカメラから画像のキャプチャ {# // USBカメラのIDを設定して初期化 VideoCapture cap(0); if (cap.isOpened() == false){     printf("could not find USB camera\n");     exit(0); } int key = 0; // 27 = 'ESC' key while (key != 27){     // capture     Mat img;     cap >> img;     imshow("img", img);         key = waitKey(1); } #} **画素のアクセス at関数を使って，画像の各画素の要素にアクセスできます． {# // VGA(640x480)の配列を確保　 // CV_8UC3は配列の要素の種類　8U：1Byte(8bit)，C3：3ch（つまりカラー画像） Mat img(480, 640, CV_8UC3); for (int v = 0; v < img.size().height; v++) {     for (int u = 0; u < img.size().width; u++) {         img.at<Vec3b>(v, u) = Vec3b(50, 100, 150); // B:50 G:100 R:150     } } #} 配列のポインタを取得してアクセスする方法もあります． {# Vec3b *ptr = (Vec3b*)img.ptr(); const int step = img.step / sizeof(Vec3b); for (int v = 0; v < img.size().height; v++) {     for (int u = 0; u < img.size().width; u++) {         ptr[v * step + u] = Vec3b(50, 100, 150);     } } #} ptr関数は確保した配列の先頭　つまり左上の画素のポインタを返します．（図１） [img:cqsz] {{図１}} **要素の変換 カラー画像の要素は標準でBGRの順に並んでいます． RGBの順序やグレースケールに変換する場合cvtColor関数を利用します． {# Mat bgr = imread("Lenna.bmp", 1); Mat rgb; cvtColor(bgr, rgb, CV_BGR2RGB); Mat gry; cvtColor(bgr, gry, CV_BGR2GRAY); #} **ROI (Region of Interest) の設定 特定の注目領域で処理を行いたいときにはROIを指定します． {# // 始点位置(100, 100) サイズ(200, 200)のROIを定義 Rect roi(100, 100, 200, 200); // ROIの画像をMatとして抽出 Mat tmp = img(roi); // ROIの画像処理 （例：ガウシアンフィルタ） GaussianBlur(tmp, tmp, Size(11, 11), 3.0); // tmpに対する画像処理は，元のimgにも反映されています． #} **画像のコピー operator = ，clone , copyTo の3つの方法があります． {# // shallow copy 画像データの実態はメモリ上に１つ // Aを編集すると，imgにも反映されます． Mat A = img; // deep copy 新しく画像データの実態をメモリ上に確保します // BやCを編集しても，imgには反映されません． Mat B = img.clone(); Mat C; img.copyTo(C); // ROIに対するコピー Rect roi(100, 100, 200, 200); Mat D = B(roi); // 出力画像 Mat E = Mat(200, 200, CV_8UC3, Scalar(255,255,255)); // 入力画像 白色サイズ (200, 200) E.copyTo(D); #} *サンプルコード （行列） **行列の初期化 {# // 3x3の配列　それぞれ　0で初期化，1で初期化，単位行列を意味します． // 行列演算を行う場合，配列の要素はfloat か double を設定しておきます． Mat mat0 = Mat::zeros(3, 3, CV_32FC1); Mat mat1 = Mat::ones(3, 3, CV_32FC1); Mat mat2 = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); // std::coutを利用して，配列の中身を表示できます． std::cout << mat0 << std::endl; std::cout << mat1 << std::endl; std::cout << mat2 << std::endl; #} 出力 {/ [0, 0, 0;  0, 0, 0;  0, 0, 0] [1, 1, 1;  1, 1, 1;  1, 1, 1] [1, 0, 0;  0, 1, 0;  0, 0, 1] /} **行列の演算 {# // オペレータが定義されているため，様々な行列演算が可能です． Mat mat3 = mat1 + mat2 * 2; std::cout << mat3 << std::endl; #} 出力 {/ [3, 1, 1;  1, 3, 1;  1, 1, 3] /} **派生クラス Mat_ Matの派生クラスに，Mat_があります．定義や代入が少し楽になります． {# Mat_<double> mat_ = cv::Mat_<double>(2, 2);         mat_ << 0.0, 1.0, 1.0, 1.0; Mat mat = _mat; std::cout << mat << std::endl; // mat_ としても出力は同じ #} 出力 {/ [0, 1;  1, 1] /} **逆行列 {# Mat mat = (cv::Mat_<double>(2, 2) << 0.0, 1.0, 1.0, 1.0);         std::cout << mat << std::endl; std::cout << mat.inv() << std::endl; #} {/ [0, 1;  1, 1] [-1, 1;  1, -0] /} **固有値分解 {# Mat mat = (cv::Mat_<double>(2, 2) << 0.0, 1.0, 1.0, 1.0); Mat eigVal, eigVec; eigen(mat, eigVal, eigVec); std::cout << mat << std::endl; std::cout << eigVal << std::endl; std::cout << eigVec << std::endl; #} {/ [0, 1;  1, 1] [1.618033988749895;  -0.6180339887498948] [0.5257311121191336, 0.8506508083520399;  0.8506508083520399, -0.5257311121191336] /} **特異値分解 {# Mat mat = (cv::Mat_<double>(2, 2) << 0.0, 1.0, 1.0, 1.0); Mat S, U, V; SVD::compute(mat, S, U, V, cv::SVD::FULL_UV); std::cout << mat << std::endl; std::cout << S << std::endl; std::cout << U << std::endl; std::cout << V << std::endl; #} {/ [0, 1;  1, 1] [1.618033988749895;  0.6180339887498948] [0.5257311121191336, 0.85065080835204;  0.8506508083520399, -0.5257311121191336] [0.5257311121191336, 0.8506508083520399;  -0.8506508083520399, 0.5257311121191336] /} **型変換 {# Mat mat0 = Mat::zeros(2, 2, CV_8UC1); mat0.at<unsigned char>(0, 0) = 100; mat0.at<unsigned char>(1, 1) = 100; Mat mat1; // 第３引数と第４引数でスケールやオフセットを設定可能 mat0.convertTo(mat1, CV_32FC1, 1.0 / 255.0); cout << mat0 << endl; cout << mat1 << endl; #} {/ [100,   0;    0, 100] [0.3921569, 0;  0, 0.3921569] /} **CSVの読み書き CSVの読み込みは，該当する関数がOpenCVにはないようです．（2018年3月時点） 自前で実装するか，別途ライブラリを利用することになると思います． {# Mat mat0 = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); Mat mat1; // CSVファイルに書き込み ofstream ofs("mat.csv"); ofs << format(mat0, Formatter::FMT_CSV) << endl; // CSVファイルから読み込み loadCSV(mat1, "mat.csv", CV_32FC1); cout << mat1 << endl; #} {# // loadCSV の実装例 bool loadCSV(Mat &mat, const char *path, int type) {     ifstream ifs(path);     if (ifs.fail()) return false;     vector<vector<double> > data;         string str;     while (getline(ifs, str)){         vector<double> tmp;             stringstream ss{ str };         string buf;         while (getline(ss, buf, ',')) {             double val = 0.0;             sscanf(buf.c_str(), "%lf", &val);             tmp.push_back(val);         }         if (tmp.size() > 0) {             data.push_back(tmp);         }     }     if (data.size() == 0) return false;     Mat mat64 = Mat::zeros(data.size(), data[0].size(), CV_64FC1);     for (int r = 0; r < data.size(); r++) {         for (int c = 0; c < data[r].size(); c++) {             mat64.at<double>(r, c) = data[r][c];         }     }     mat64.convertTo(mat, type);     return true; } #}