如何取得字符点阵数据（GetGlyphOutline函数简单应用）麻烦告诉我

近日做的程式需要取得字符点阵数据的功能，研究了一下，费了点周折才成功，现将方法总结如下。

取得字符点阵主要用GetGlyphOutline函数：

DWORD

GetGlyphOutline(UINT

nChar,

UINT

nFormat,

LPGLYPHMETRICS

lpgm,

DWORD

cbBuffer,

LPVOID

lpBuffer,

const

MAT2

FAR

lpmat2)他需要类型为GLYPHMETRICS、MAT2的变量；MAT2

结构要手动填充，

GLYPHMETRICS结构则由GetGlyphOutline填充；GLYPHMETRICS包含了点阵数据的一些有用的信息：

typedef

struct

_GLYPHMETRICS

{

UINT

gmBlackBoxX;

//点阵数据轮廓矩形的宽

UINT

gmBlackBoxY;

//点阵数据轮廓矩形的高

POINT

gmptGlyphOrigin;

short

gmCellIncX;

short

gmCellIncY;

}

GLYPHMETRICS,

FAR

LPGLYPHMETRICS;

GetGlyphOutline函数要调用两次，第一次调用将LPVOID

lpBuffer指定为NULL，函数将返回点阵数据需要的缓冲区大小（以字节为单位），将他传给cbBuffer参数，并依此值申请内存，将内存指针传给lpBuffer，再次调用GetGlyphOutline函数，lpBuffer缓冲区将被填充。

CClientDCDC(this);

//获取本字符需要的缓冲区大小

cbBuffer=DCGetGlyphOutline(nChar,GGO_BITMAP,&lpgm,0,NULL,&mat2);

if(cbBuffer

<0

)

return

NULL;

//调用失败将返回负数

//开辟缓冲区

lpvBuffer=new

BYTE[cbBuffer];

//填充字符图像缓冲区lpvBuffer

cbBuffer=DCGetGlyphOutline(nChar,GGO_BITMAP,&lpgm,cbBuffer,lpvBuffer,&mat2);

lpBuffer缓冲区内的数据是DWORD对齐的，即假如取得点阵宽度是12位，只需要三个字节存放一行数据（一个位对应一个点），但实际要占用四个字节；再如，假如点阵宽度是17位，则一行数据占用8个字节。数据的提取方式因应用的不同而不同，再次不再赘述。

注：以上只针对点阵数据提取

搬运自本人 CSDN 博客： 《Opencv中数据结构Mat的相关属性》

以上摘自OpenCV 249的官方文档opencv2refmanpdf。

以前虽然能够比较熟练的使用OpenCV，但是最近感觉其实笔者自己对OpenCV的最底层数据结构Mat与IplImage都不怎么熟悉…… 由于笔者比较反感总是需要管理内存的IplImage，所以对Mat数据结构做一下学习工作还是有必要的。

官方说明文档opencv2refmanpdf中，写出了Mat的定义如下：

下面笔者将从几个方面总结Mat数据结构的主要组成。

参考网址：

《OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解 》

《OpenCV Mat的常见属性》

《OpenCV学习笔记（四十）——再谈OpenCV数据结构Mat详解》

参考文档：

《opencv2refmanpdf》

如上面的Mat定义源码，Mat类中有很多重要的数据类型成员。

下面进行简单的列举。

把这四个数据成员放在一起，是因为这四个数据成员相互之间有关系。

数据的存储一直都是个值得关注的问题，所以数据元素存储的位数和范围就十分重要了。depth就体现了每一个像素的位数，即深度。

Mat中包含的图像深度如下所示：

另外还需要注意：大部分OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位，所以尽量使用CV_64F。

channels表示了矩阵拥有的通道数量，这个比较容易理解：

type表示矩阵中元素的类型(depth)与矩阵的通道个数(channels)，可以理解成上面的depth与channels的综合说明。type是一系列预定义的常量，命名规则如下：

<code>CV_+位数+数据类型+通道数</code>

具体有如下值：

表格中，行代表了通道数量channels，列代表了图像深度depth。

例如CV_8UC3，可以拆分为：

注：type一般是在创建Mat对象时设定，若要去的Mat的元素类型，可以不使用type，使用depth。

elemSize表示了矩阵中每一个元素的数据大小，单位是字节。公式如下：

<code>elemSize = channels depth / 8</code>

例如type == CV_16SC3，则elemSize = 3 16 / 8 = 6 Bytes。

elemSize1表示了矩阵元素的一个通道占用的数据大小，单位是字节。公式如下：

<code>elemSize = depth / 8</code>

例如type == CV_16SC3，则elemSize1 = 16 / 8 = 2 Bytes。

使用OpenCV处理图像时，最普遍的处理方式便是遍历图像，即访问所有的图像像素点。但有的算法还需要访问目标像素的邻域，所以这时候就需要了解访问Mat数据元素地址的方式。

假设有矩阵M，则数据元素的地址计算公式如下：

$$ addr(M_{i_{0}, i_{1}, i_{m-1}}) = Mdata + Mstep[0] i_{0} + Mstep[1] i_{1} + + Mstep[Mdims - 1] i_{M_{dims-1}} $$

如果是二维数组，则上述公式就简化成：

$$ addr(M_{i,j}) = Mdata + Mstep[0] i + Mstep[1] j $$

注：式中m = Mdims，即矩阵的维度。

假设存在一个二维矩阵如下图所示：

上面是一个3 × 4的矩阵。此时我们按照数据类型为CV_8U, CV_8UC3的情况，分别对其进行讨论。

首先假设其数据类型为CV_8U，也就是单通道的uchar类型，则可以得出上面的数据成员情况分别为：

若假设其数据类型为CV_8UC3，也就是三通道的uchar类型，则可以得出上面的数据成员情况分别为：

假设存在一个三维矩阵如下图所示：

上面是一个3 × 4 × 6的矩阵。假设其数据类型为CV_16SC4，此时对其进行讨论。

关于OpenCV地址访问方法及效率的部分，请见笔者的博文 《OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法 》 。

121 首先我们得将需要打开的mat文件发到一个文件夹目录中（假设文件夹目录名为‘data’），作为我们将要使用的工作目录，

122 然后打开matlab软件，如下 *** 作，点击这个按钮（“浏览文件夹”），添加存有mat文件的data文件夹，导入文件夹；

123 之后通过matlab左停靠的当前文件夹视图，就可以在预览界面查看mat文件的具体数据和内容；又或者是在命令行窗口编码load命令，直接导入数据集

有时候我们在使用matlab进行运算的时候，想保存和读取mat文件数据，怎么 *** 作呢，下面来分享一下方法

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工具材料：

matlab

保存和读取mat文件数据方法

*** 作方法

01

第一步打开matlab，在命令行窗口中输入a=[1 2 3 4 5 6]，按回车键之后，输入save a，将a变量保存在新生成的amat文件，如下图所示：

02

第二步按回车键之后，在当前文件夹中，可以看到新生成的amat文件，需要注意的是在保存数据到mat文件中的时候，可以设置mat文件名，保存的变量，保存的路径，如下图所示：

03

第三步使用“load a”，读取amat文件数据，读取之后，就可以直接使用mat文件里面的a变量，如下图所示：

04

第四步如果我们想保存多个变量到mat文件中，可以通过save('datamat','a','b')的方式，datamat是生成的mat文件名，a和b是存入的变量，

05

第五步使用load('datamat')读取mat文件，读取之后，可以直接使用a和b变量

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