前言
上一篇文章,我们定义了矩阵,这篇文章我们来给矩阵添加一些常用方法。

前言

toString方法
toString方法通常用作将对象转成字符串描述,所以我们将这一方法定义为输出矩阵元素。

上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数。

复制代码 代码如下:

图像的边缘

Mat.prototype.toString = function(){
var tempData = this.data,
text = “Mat(“+ this.type +”) = {\n”,
num = this.col * this.channel;
for(var i = 0; i < this.row; i++){
text += “[“
for(var j = 0; j < num; j++){
text += (tempData[i * num + j] + “,”);
}
text += “]\n”;
}
text += “}”;
return text;
};

图像的边缘从数学上是如何表示的呢?

这样,我们就可以通过:

图片 1

复制代码 代码如下:

图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了。

console.log(mat);

用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的“跃升”表示边缘的存在:

来输出矩阵了。

    图片 2

clone方法
实际上,我们可以通过构造函数进行克隆操作,不过依然提供一个方法来方便记忆、使用。

使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘“跃升”的存在(这里显示为高峰值):

复制代码 代码如下:

    图片 3

Mat.prototype.clone = function(){
return new Mat(this.row, this.col, this.data);
};

由此我们可以得出:边缘可以通过定位梯度值大于邻域的相素的方法找到。

获取指定元素
我们有两种方法获取矩阵元素。

近似梯度

数组方法
由于实际上Mat是以数组形式保存数据的,而数据看起来是这样的:
R00 G00 B00 A00 R01 G01 B01 A01 …… R0n G0n B0n A0n
R10 G10 B10 A10 R11 G11 B11 A11 …… R1n G1n B1n A1n
……
Rm0 Gm0 Bm0 Am0 Rm1 Gm1 Bm1 Am1 …… Rmn Gmn Bmn Amn
其中大写R、G、B、A分别代表各通道的数值,而下标第一个表示行号,第二个表示列号。即第k行,第j列的G通道数值就是Gkj。
我们很容易得到对于一个Mat类型的mat来说,第k行,第j列像素的每个元素分别是:
Rkj = mat.data[(k * mat.col + j) * 4 + 0]
Gkj = mat.data[(k * mat.col + j) * 4 + 1]
Bkj = mat.data[(k * mat.col + j) * 4 + 2]
Akj = mat.data[(k * mat.col + j) * 4 + 3]

比如内核为3时。

Buffer部分引用方法
通过Buffer的部分引用,我们可以得到矩阵的部分引用,比如我们可以利用这个来获取一个像素点的数据数组,而改变这个数组中的值,相应的矩阵数据也会改变;再比如我们可以以其他数据类型的方式读取数据。而这些对于普通Array是不能实现的。下面我们来看一下at方法的实现:

首先对x方向计算近似导数:

复制代码 代码如下:

图片 4

Mat.prototype.at = function(__type, __x, __y){
var type = __type,
x = __x || 0,
y = __y || 0,
rowLen = this.col * this.channel * this.bytes,
len = 1;
if(type.indexOf(“Vec”) > -1){
var temp = __type.match(/Vec(\d+)([a-z])/);
len = parseInt(temp[1]);
switch(temp[2]){
case “b”:
type = “uchar”;
break;
case “s”:
type = “short”;
break;
case “i”:
type = “int”;
break;
case “f”:
type = “float”;
break;
case “d”:
type = “double”;
break;
}
}
switch(type){
case “uchar”:
return new Uint8Array(this.buffer, (y * rowLen + x), len);
break;
case “short”:
return new Int16Array(this.buffer, (y * rowLen + x * 2), len);
break;
case “int”:
return new Int32Array(this.buffer, (y * rowLen + x * 4), len);
break;
case “float”:
return new Float32Array(this.buffer, (y * rowLen + x * 4), len);
break;
case “doulble”:
return new Float64Array(this.buffer, (y * rowLen + x * 8), len);
break;
default:
console.error(“不支持数据类型”);
}
};

然后对y方向计算近似导数:

如果你对ArrayBuffer和TypedArray还不太清楚,可以参考:HTML5
中的新数组。
String type – 需要返回的数据类型。支持:
uchar 无符号8位整数
short 有符号16位整数
int 有符号32位整数
float 有符号32位浮点数
double 有符号64位浮点数

图片 5

Vec 向量形式
向量形式字符串拼写是:Vec + (类型)+
(个数),例如Vecb4就是4个无符号8位整数,这是常见的得到一个像素点数据的方法,例如为了得到mat第j行,第k列的像素数据,可以使用:

然后计算梯度:

复制代码 代码如下:

图片 6

mat.at(“Vecb4”, j, k);

当然你也可以写成:

int x – 要获取的元素在矩阵的行数。
int y – 要获取的元素在矩阵的列数。

图片 7

getRow方法和getCol方法
类似于at的实现方法,我们可以很容易写出获取某一行或者某一列的方法:

函数实现

复制代码 代码如下:

复制代码 代码如下:

Mat.prototype.getRow = function(__i){
var len = this.col * this.channel,
rowLen = len * this.bytes,
i = __i || 0;
return new this.data.constructor(this.buffer, i * rowLen, len);
};

var Sobel = function(__src, __xorder, __yorder, __size,
__borderType, __dst){
(__src && (__xorder ^ __yorder)) || error(arguments.callee,
IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type === “CV_GRAY”){
var kernel1,
kernel2,
height = __src.row,
width = __src.col,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_16I, 1),
dstData = dst.data
size = __size || 3;
switch(size){
case 1:
size = 3;
case 3:
if(__xorder){
kernel = [-1, 0, 1,
-2, 0, 2,
-1, 0, 1
];
}else if(__yorder){
kernel = [-1, -2, -1,
, 0, 0,
, 2, 1
];
}
break;
case 5:
if(__xorder){
kernel = [-1, -2, 0, 2, 1,
-4, -8, 0, 8, 4,
-6,-12, 0,12, 6,
-4, -8, 0, 8, 4,
-1, -2, 0, 2, 1
];
}else if(__yorder){
kernel = [-1, -4, -6, -4, -1,
-2, -8,-12, -8, -2,
, 0, 0, 0, 0,
, 8, 12, 8, 2,
, 4, 6, 4, 1
];
}
break;
default:
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);

复制代码 代码如下:

}

Mat.prototype.getCol = function(__i){
var len = this.col * this.channel,
rowLen = len * this.bytes,
array = [],
i = __i || 0;
function getAllElement(__constructor){
var row = this.row,
channel = this.channel;
for(var j = 0; j < row; j++){
array.push(new __constructor(this.buffer, j * rowLen + i, 1 *
channel));
}
}
getAllElement(this.data.constructor);
return array;
};

GRAY216IC1Filter(__src, size, height, width, kernel, dstData,
__borderType);

rowRange和colRange方法
类似的,我们也可以得到指定行和指定列的方法:

}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};

复制代码 代码如下:

这里只提供了内核大小为3和5的Sobel算子,主要原因是7或以上的内核计算就比较慢了。
输出一个单通道的16位有符号整数矩阵。

Mat.prototype.rowRange = function(__i, __j){
var len = this.col * this.channel,
rowLen = len * this.bytes,
array = [],
i = __i || 0,
j = __j || this.row;
function getAllElement(__constructor){
var row = this.row;
for(var k = i; k <= j; k++){
array.push(new __constructor(this.buffer, k * rowLen, len));
}
}
getAllElement(this.data.constructor);
return array;
};

复制代码 代码如下:

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