精华内容
下载资源
问答
  • OPENCV_Mat类存取方法

    2016-05-13 17:27:23
    OPENCV_Mat类存取方法
  • Opencv--获取Mat图像数据的方式

    千次阅读 2019-03-12 19:21:20
    方式一:存取像素值。     ... //用Mat的成员函数访问图像数据 if (image.channels()==1) { image.at<uchar>(j,i)=255; } else if (...

    方式一:存取像素值。

           如果想要获取指定坐标像素的值,可以采用Mat的成员函数at(j,i)来获取坐标()处的像素值。试例代码如下:

    
     
    1. //用Mat的成员函数访问图像数据
    2. if (image.channels()== 1)
    3. {
    4. image.at<uchar>(j,i)= 255;
    5. }
    6. else if (image.channels() == 3)
    7. {
    8. image.at<cv::Vec3b>(j,i)[ 0] = 255; //blue
    9. image.at<cv::Vec3b>(j,i)[ 1] = 255; //green
    10. image.at<cv::Vec3b>(j,i)[ 2] = 255; //red
    11. }

    用这种方式还可以给Mat矩阵矩阵赋初值:

    
     
    1. cv:: Mat kernel(3,3,CV_32F,cv::Scalar(0));
    2. kernel.at< float>( 1, 1) = 5.0;
    3. kernel.at< float>( 0, 1) = -1.0;
    4. kernel.at< float>( 2, 1) = -1.0;
    5. kernel.at< float>( 1, 0) = -1.0;
    6. kernel.at< float>( 1, 2) = -1.0;

    这种方式比较耗时,一般用来对随机位置的像素进行读写,并不适合用来遍历图像。下面介绍一种比较常用的遍历图像的方式:

    方式二:使用指针遍历图像

    
     
    1. int nl = image.rows; //height
    2. int nc = image.cols*image.channels();
    3. for ( int j= 0; j<nl; j++)
    4. {
    5. uchar* data = image.ptr<uchar>(j); //获取第j行数据的指针
    6. for( int i= 0; i<nc; i++)
    7. {
    8. data[i] = data[i]/ div*div+div/ 2; //数据处理
    9. }
    10. }

    其中Mat的类成员函数ptr(j)是获取图像指定行数据的指针。接下来还介绍一种使用迭代器遍历图像的方式:

    方式三:使用迭代器遍历图像

    
     
    1. cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>(); //得到初始位置的迭代器
    2. cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = image.end<cv::Vec3b>(); //得到终止位置的迭代器
    3. for (; it!=itend; ++it)
    4. {
    5. (*it)[ 0] = (*it)[ 0]/div*div+div/ 2; //分别对各个通道进行数据处理
    6. (*it)[ 1] = (*it)[ 1]/div*div+div/ 2;
    7. (*it)[ 2] = (*it)[ 2]/div*div+div/ 2;
    8. }


    使用迭代器遍历图像数据也比较慢,它的主要目的是简化图像遍历的过程从而降低出错的机会。

    转载自:https://blog.csdn.net/fujilove/article/details/19421465

    展开全文
  • 突然发现有一篇opencv操作mat数据的基础操作搞忘了,现在发出来,原来有一篇是只有操作结果,而且是用emgu写的,这里用c++实现并给出详细的代码。数字图像处理其实就是处理二维矩阵数据。利用opencv来学习处理算法是...

    突然发现有一篇opencv操作mat数据的基础操作搞忘了,现在发出来,原来有一篇是只有操作结果,而且是用emgu写的,这里用c++实现并给出详细的代码。

    数字图像处理其实就是处理二维矩阵数据。利用opencv来学习处理算法是一种比较好的方式。学习opencv,主要就是调用其中的图像处理函数来实现各种操作。如果要得到想要的处理结果,还需要对图像处理算法有一定的了解。同时,可能也有自己想写一些算法的冲动,并急切的想验证自己写的算法是否能够满足处理的要求。可是,真正到自己动手写的时候,总发现无从下手,比如,想得到图像中的ROI区域(感兴趣区域),想对图像做加减运算算,将两幅图像连接成一幅图像等等。如果要想随心所欲的按照自己的想法来操作一幅图像,则需要对opencv的mat数据操作非常熟练,建议初学者将这些基本的操作背下来,然后你会发现,你再进行这样的操作将是得心应手。

    在opencv中对图像数据进行操作,我们可以简单的把mat数据看成一个二维数,里面存储的就是图像的数据,所以,对mat数组的操作就是在操作二维图像数据。下面我们来实现常见的Mat数据操作。

    首先,在c++中新建一个空的控制台程序,然后,在属性管理器中添加我们之前设置好的opencv4.0配置文件,回到解决方案界面,选择源文件,右键添加新项目,然后得到一个空白的源文件,如图1和图2所示。图1添加配置好的opencv配置文件图2 添加空白的源文件

    然后,就可以在这个空白的源文件中写代码了。下面用具体的代码来说明怎么操作mat数据。下面的代码都可以直接复制到自己的工程中直接运行如果涉及到要打开图像文件的,直接替换代码中的文件路径为自己电脑中的图像路劲就可以了。

    int main(int argc, char** argv)

    {

    //构造3X3的Mat矩阵

    // CV_8UC1和CV_8UC3是数据类型和通道,指8位无符号单通道和3数据,通道数据

    Mat a(Size(3,3),CV_8UC1);

    Mat b = Mat(Size(3,3),CV_8UC3);

    cout<

    cout<

    system("pause");//暂停

    }图3 输出构造的mat数据

    图3是上面代码输出的结果,a是单通道,b是三通道,所以b是3行9列。里面的具体的值是opencv随机自动给的,因为我们还没有对mat赋值,这个不用管。再来看几个操作,

    Mat mz = Mat::zeros(Size(5,5),CV_8UC1);//构造5X5的全是0的mat数据

    Mat mo = Mat::ones(Size(5,5),CV_8UC1);// 构造5X5的全是1的mat数据

    Mat me = Mat::eye(Size(5,5),CV_8UC1); 构造5X5的单位矩阵的mat数据

    上面的代码可以直接在上面的main函数里面接着往下写。图4是输出结果

    图4 上面三行代码的输出结果

    接着往下写。

    Mat m1 = Mat::eye(Size(3,3),CV_32F);// CV_32F表示浮点数

    Mat m2 = Mat::ones(Size(3,3),CV_32F);

    Mat add = m1 + m2;//mat相加

    Mat sub = m1 –m2;//mat相减

    Mat mul1 = m1 * 2;//mat乘一个常数

    Mat mul2 = m1 + 2;//mat加一个常数

    Mat m1t = m1.t();//mat矩阵转置

    Mat meInv = mul2.inv();//mat矩阵的逆矩阵

    int nonZeroNum = countNonZero(m1);//统计mat中非0的个数

    下面我们重新写一个main函数,不自己构造mat数据,直接从图像中得到。然后对图像数据的mat进行操作

    int main(int argc, char** argv)

    {

    Mat src1 = imread("E:\\1.bmp", 0);//0表示单通道,1表示3通道

    Mat src2 = imread("E:\\2.bmp", 0);

    Mat absSub;

    absdiff(src1, src2, absSub);//两图相减的绝对值

    namedWindow("absSub",0);

    imshow("absSub", absSub);

    Mat roiMat = src1(Range(0,3),Range(0,4));//取图像中的0到3行和0到4列

    cout<< roiMat <

    roiMat = roiMat.t();//图像矩阵转置

    cout<< roiMat <

    Mat addimg;

    add(src1, src2, addimg);//两图相加

    namedWindow("addimg",0);

    imshow("addimg", addimg);

    Mat addNum;

    add(src1,100, addNum);//图像加一个数字

    namedWindow("addNum",0);

    imshow("addNum", addNum);

    Mat ddWeightedImg;

    cv::addWeighted(src1,0.3,src2,0.7,0, ddWeightedImg);//两图带权重相加,可以用于图像融合

    namedWindow("ddWeightedImg",0);

    imshow("ddWeightedImg", ddWeightedImg);

    Mat subImg;

    subtract(src1,src2, subImg);//两图相减

    namedWindow("subImg",0);

    imshow("subImg", subImg);

    Mat subNum;

    subtract(100,src1, subNum);//一个数字减去图像

    namedWindow("subNum",0);

    imshow("subNum", subNum);

    Mat divideImg;

    cv::divide(src1,src2, divideImg,1.0);//两图相除

    namedWindow("divideImg",0);

    imshow("divideImg", divideImg);//不能直接显示,因为是浮点数,需要转换

    Mat mulImg;

    cv::multiply(src1,src2, mulImg,1.0);//两图相乘

    namedWindow("mulImg",0);

    imshow("mulImg", mulImg); //不能直接显示,因为是浮点数,需要转换

    Mat transposeImg;

    cv::transpose(src1, transposeImg);//图像转置

    namedWindow("transposeImg", 0);

    imshow("transposeImg", transposeImg);

    Mat tImg;

    tImg =src1.t();//图像转置,和上面的转置一样

    namedWindow("tImg", 0);

    imshow("tImg", tImg);

    Mat copyImg;

    src1.copyTo(copyImg);//图像复制

    namedWindow("copyImg",0);

    imshow("copyImg", copyImg);

    Mat maxImg;

    cv::max(src1,src2, maxImg);//两图中的最大值

    namedWindow("maxImg",0);

    imshow("maxImg", maxImg);

    Mat inRangeImg;

    cv::inRange(src1,40,100, inRangeImg);//相当于在一定范围内的值二值化

    namedWindow("inRangeImg",0);

    imshow("inRangeImg", inRangeImg);

    int r = src1.rows;

    int c = src2.cols;

    Mat r1 = src1.row(10);

    Scalar meanValue = cv::mean(src1);//图像均值

    cout<

    Mat colRangeImg = src1.colRange(0,10);//取图像中一定列

    Mat rowRangeImg = src1.rowRange(0,10); //取图像中一定行

    纵向合并图像

    Mat colMergeImg =Mat(src1.rows*2,src1.cols,0);

    Mat subM = colMergeImg.rowRange(0,src1.rows);

    src1.copyTo(subM);

    subM = colMergeImg.rowRange(src1.rows, src1.rows*2);

    src2.copyTo(subM);

    namedWindow("colMergeImg",0);

    imshow("colMergeImg", colMergeImg);

    ///横向合并矩阵

    Mat rowMergeImg =Mat(src1.rows,src1.cols*2,0);

    subM = rowMergeImg.colRange(0,src1.cols);

    src1.copyTo(subM);

    subM = rowMergeImg.colRange(src1.cols, src1.cols*2);

    src2.copyTo(subM);

    namedWindow("rowMergeImg",0);

    imshow("rowMergeImg", rowMergeImg);

    第二种在纵向合并两个图像的方法,横向合并类似,可以先对图像做转置,然后合并,最后再转置回来

    Mat mergeImg2;

    mergeImg2.push_back(src1);

    mergeImg2.push_back(src2);

    namedWindow("mergeImg2", 0);

    imshow("mergeImg2", mergeImg2);

    double minValue,maxValue;

    Point minLoc,maxLoc;

    minMaxLoc(src1,&minValue,&maxValue,&minLoc,&maxLoc);//取图像矩阵中的最大最小值和位置

    cout<

    cout<

    cout<

    cout<

    Mat mean;

    Mat stddev;

    meanStdDev(src1, mean, stddev);//求图像矩阵的均值和方差

    cout << "mean==" << mean << endl;

    cout << "stddev==" << stddev << endl;

    waitKey(0);

    system("pause");

    }图5 输出结果显示

    上面包括了mat数据的主要操作命令,如果能够把这些命令记住了,要对图像做一般的操作基本上没有什么问题了。

    此外,如果要访问图像中的每一个像素值,可以采用下面指针的方式,速度是最快的。下面的代码只是演示了怎么使用指针访问像素,没有什么特别的目的。

    Mat dyImg = Mat(src1.rows, src1.cols,0);

    for(int i=0;i

    {

    uchar* srcdata = src1.ptr(i);

    uchar* dydata = dyImg.ptr(i);

    for(int j=0;j< src1.cols;j++)

    {

    double tempValue = double(srcdata [j]) + 20.0;

    if(tempValue < 0)

    dydata[j] = 0;

    else if(tempValue > 255)

    dydata[j] = 255;

    else

    dydata[j] = tempValue;

    }

    }

    namedWindow("dyImg ",0);

    imshow("dyImg ", dyImg);

    展开全文
  • OpenCV Mat 数据读写

    万次阅读 2018-11-07 21:39:22
    1、创建 Mat 对象: // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 4 通道全 0 的 Mat cv::Mat mBGRAImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC4);...cv::Mat mGrayImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_...

     

    1、创建 Mat 对象:

    // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 4 通道全 0 的 Mat
    cv::Mat mBGRAImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC4);
    
    // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 1 通道全 0 的 Mat
    cv::Mat mGrayImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC1);
    

        对于 type,格式为:CV_位数+数值类型+C通道数,例如:
        CV_8UC1 表示:单通道阵列,8bit 无符号整数
        CV_8UC4 表示:4 通道阵列,8bit 无符号整数
        CV_32FC1 表示:单通道阵列,32bit float 型

     

    2、给 Mat 赋值:

    ① 从文件中读取图片到 Mat 中:

    // 从文件中读取内容到 Mat 中
    cv::Mat image = cv::imread(file_path, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    
    // 将 RGBA 数据转成灰度数据
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_RGBA2GRAY);

    ② 将 RGBA 裸数据赋值给 Mat:

    // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 4 通道全 0 的 Mat
    cv::Mat mRGBAImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC4);
    
    // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 1 通道全 0 的 Mat
    cv::Mat mGrayImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC1);
    
    
    //方法一:直接将数据指针赋值给 mat.data
    // 假设已经有了 RGBA 裸数据,如从 OpenGL 中 glReadPixels 读出来的
    // 或从 java 层传下来的:jbyte * mPicData = env->GetByteArrayElements(picture, NULL);
    uchar * rgba_data = xxx;
    mRGBAImg.data = (uchar *) rgba_data;
    
    // 将 RGBA 数据转成灰度数据
    cv::cvtColor(mRGBAImg, gGrayImg, cv::COLOR_RGBA2GRAY);
    
    
    
    //方法二:依次给 Mat 每个元素赋值
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        for (int j = 0; j < width; ++j) {
            // RGBA ==> cv::RGBA
            mRGBAImg.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = (mPicData[(i * width + j) * 4 + 0] & 0xFF);
            mRGBAImg.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = (mPicData[(i * width + j) * 4 + 1] & 0xFF);
            mRGBAImg.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = (mPicData[(i * width + j) * 4 + 2] & 0xFF);
            mRGBAImg.at<cv::Vec3b>(i, j)[3] = (mPicData[(i * width + j) * 4 + 3] & 0xFF);
        }
    } 

     

    3、读取 Mat 中的数据:

    将 Mat 中的数据输出:

    // 如将人脸关键点坐标的 Mat 拼成字符串输出出来
    char str[2024];
    int offset = 0;
    
    for (int i = 0; i < face_key_pionts.rows; i+=2) {
        for (int j = 0; j < face_key_pionts.cols; ++j) {
            offset += sprintf(str + offset, "(%f, %f), ", face_key_pionts.at<float>(i, j), face_key_pionts.at<float>(i + 1, j));
        }
    }
    
    LOGE("FacePointTest()-->>face_key_pionts = %s\n", str);

    ② 将 Mat 中的数据保存成文件:

    // 从文件中读取图片,并保存为 RGBA 裸数据
    cv::Mat image = cv::imread(img_file, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    
    FILE * rgba_file = fopen(rgba_file_path, "wb");
    fwrite(image.data, image.elemSize(), image.cols * image.rows, rgba_file);
    fclose(rgba_file);
    
    
    // 将 RGBA 数据转成灰度数据并保存成文件
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_RGBA2GRAY);
    FILE * gray_file = fopen(gray_file_path, "wb");
    fwrite(gray.data, gray.elemSize(), gray.cols * gray.rows, gray_file);
    fclose(gray_file);

    ③ 图像裸数据 在线查看

        http://rawpixels.net

     

    展开全文
  • Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放。Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的...

    Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放。Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针。

    Opencv中对Mat的复制分为两种,

    Mat A, C; //creates just the header parts

    A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //here we'll know the method used (allocate matrix)

    Mat B(A);//Use the copy constructor

    C= A; //Assignment operator

    Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle

    Mat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

    上面一类仅仅新建了matrix header,对与像素矩阵A,B,C共有,修改其中一项的像素值,其他的也都会改变,可以理解为他们提供了对相同底层数据的不同读取方法。 这么做的好处是为了减少计算成本。

    如果仅仅想操作其中的一部分像素,可以创建一个读取部分的header matrix

    当然Opencv也提供深度复制的方法

    Mat F =A.clone();

    Mat G;

    A.copyTo(G);

    Mat的创建

    cv::Mat::Mat Constructor:

    Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));

    cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;

    M.create(4,4, CV_8UC(2));

    cout << "M = "<< endl << " " << M << endl << endl;

    Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);

    cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;

    Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);

    cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;

    Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);

    cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;

    对于一些小的kernel可以自定义如下:

    Mat C = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

    cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;

    在对图像进行分析及操作时往往需要进行遍历或对某一区域的像素值进行操作。总结了一下比较常用的有以下几种方法。

    1.利用ptr指针访问Mat像素

    for(int j = 1; j < myImage.rows - 1; ++j)

    {

    const uchar* previous = myImage.ptr(j - 1);

    const uchar* current = myImage.ptr(j );

    const uchar* next = myImage.ptr(j + 1);

    uchar* output = Result.ptr(j);

    for(int i = nChannels; i < nChannels * (myImage.cols - 1); ++i)

    {

    *output++ = saturate_cast(5 * current[i]

    -current[i - nChannels] - current[i + nChannels] - previous[i] - next[i]);

    }

    }

    2.使用 Mat::at 函数

    int main()

    {

    Mat img = imread("lena.jpg");

    imshow("Lena Original", img);

    if(img.channel() > 1)

    {

    for (int row = 0; row < img.rows; row++)

    {

    for (int col = 0; col < img.cols; col++)

    {

    /* 注意 Mat::at 函数是个模板函数, 需要指明参数类型, 因为这张图是具有红蓝绿三通道的图,

    所以它的参数类型可以传递一个 Vec3b, 这是一个存放 3 个 uchar 数据的 Vec(向量). 这里

    提供了索引重载, [2]表示的是返回第三个通道, 在这里是 Red 通道, 第一个通道(Blue)用[0]返回 */

    if(img.at(row, col)[2] > 128)

    img.at(row, col) = Vec3b(255, 255, 255);

    }

    }

    }

    else

    {

    for (int row = 0; row < img.rows; row++)

    {

    for (int col = 0; col < img.cols; col++)

    {

    if(img.at(row, col) > 128)

    img.at(row, col) = 255;

    }

    }

    }

    imshow("Lena Modified", img);

    cvWaitKey();

    return 0;

    }

    展开全文
  • OpenCV Mat 图像处理基本操作

    千次阅读 2019-12-01 00:08:14
    cv::Mat img = cv::imread("01.jpg"); //cv::Mat img = cv::imread("01.jpg", 0); //以灰度图读入 cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::imshow("img_show", img); cv::waitK...
  • 查看opencvMat中的数据图像

    千次阅读 2018-11-02 14:13:26
    1、打印Mat中的数据 Mat element; ..... cout &...2、查看程序中的Mat图像  推荐使用VS的插件 Image Watch。该插件非常小巧,直接安装即可使用,Debug模式下程序里面的Mat 均可以在Im...
  • Opencv 图像Mat读取写入

    2014-04-06 14:17:28
    该CPP应用OpencvMat图像数据进行读取,里面包括单通道、三通道的图像数据的读取和写入等四种方式
  • OPENCV Mat数据类型

    千次阅读 2018-07-30 12:57:11
    1.opencvMat存在各种类型,其中mat有一个type()的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。具体...
  • opencv——Mat数据格式及其遍历

    千次阅读 2018-06-02 22:19:52
    opencv早期的版本中,图像通过一个叫做IplImage的结构(structure)存储在内存中。由于C语言对程序员高度的信任,因此它需要手动地对内存进行管理,比如内存的分配和回收,这在大型程序设计中是比较麻烦的。幸运地...
  • 将内存中YUV数据(char* pBuf,int nLen)转成opencvMat格式,RGB显示
  • opencvMat转换成内存数据的jpeg格式,以及显示在mfc的界面中
  • Mat img; fs ; // Read: FileStorage fs("img.xml", FileStorage::READ); Mat img; fs >> img; 解决方案 Writing to file cv::FileStorage storage("test.yml", cv::FileStorage::WRITE); storage ; storage....
  • opencv 保存mat矩阵的数据

    千次阅读 2016-08-11 12:03:21
    图像处理的过程中,有时候会需要保存数据。之前,用的比较多的是imwrite函数,但其只能保存整数数据,且需作为图像格式。当需要保存浮点数据或XML/YML文件时,我们可以使用FileStorage类。 1、保存mat矩阵 ...
  • 1: 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象,然后输出像素值(像素值基本都在 0 – 255 之间 ,图像为三通道)代码public static void F1(){Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色(红色)Mat m = ...
  • OpenCV(三) Mat像素操作

    千次阅读 2019-03-27 17:11:51
    Mat作为图像容器,其数据部分存储了图像的像素数据,我们可以通过相关的API来获取图像数据部分。在获取图像数据的时候,知道Mat的类型与通道数目至关重要,根据Mat的类型与通道数目,开辟适当大小的内存空间,然后...
  • c++里通过opencv读取图片后考入内存传出指针给c#,并在picturebox里显示
  • 使用原始的RGB数据构造Opencv中的Mat对象。该资源使用Linux系统中的V4L2接口读取摄像头MJPEG图像数据,解码成RGB数据,再转换为Opencv中的Mat对象所使用的BGR格式
  • OpenCV Mat 图像的拷贝方法分析

    千次阅读 2020-06-24 10:36:44
    Mat::Mat(const Mat& m) : flags(m.flags), dims(m.dims), rows(m.rows), cols(m.cols), data(m.data), datastart(m.datastart), dataend(m.dataend), datalimit(m.datalimit), allocator(m.al
  • opencvmat类型数据操作和内存

    千次阅读 2018-05-03 20:53:02
    Matopencv中的一种矩阵数据类型,用来存储图像Mat类包含两个数据部分:矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针。矩阵头包含矩阵的大小尺寸、存储方法、存储地址等。在opencv中,对矩阵Mat的复制分为深复制和浅...
  • opencvMat存在各种类型,其中mat有一个type()的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。具体的...
  • 先贴上我总结的Opencv数据类型, 主要是针对不同Mat类型进行新建,修改和访问时使用, 更详细的数据访问见下文: 2. CV_8UC3解说 新建一个CV_8UC3型的cv::Mat, 其中U代表了unsigned char型的数据, 其表示的范围为0 到...
  • opencvMat转为图片数据

    千次阅读 2017-08-11 12:20:22
    先记录下来,以后有空在整理 Mat img = imread("002.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); std::vector<uchar> data_encode; try { std::vector<int> param = std::vector(2); param[0] = CV_IMWRITE
  • 1.一般图像文件格式使用的是unsigned 8bits,对应的数据类型有:CV_8UC1、CV_8UC2,CV_8UC3 其中,CV_8UC3表示3通道8位的unsigned char型 float是32位,对应的CvMat数据结构类型是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3 ...
  • opencv查找mat的值

    2021-01-13 23:09:30
    OpenCV如何扫描图像、利用查找表和计时目的我们将探索以下问题的答案:如何遍历图像中的每一个像素?OpenCV的矩阵值是如何存储的?如何测试我们所实现算法的性能?查找表是什么?为什么要用它?测试用例这里我们测试...
  • OpenCV Mat 类型定义和赋值

    千次阅读 2020-12-24 10:47:26
    1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,),例:cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形(U Unsigned U8 8位)构成。2.将已有数组赋...
  • Opencv Mat数据读取

    千次阅读 2015-09-27 11:58:49
    OpenCV 里面的很多东西都会涉及到对Mat操作,从基本的单个元素存取到整个Mat 数据的扫描。一般情况下用Mat.at(Point pt)就可以了,但是当有反复存取整个Mat数据的时候,整个扫描的效率就值得考虑了。
  • C++ OpencvMat操作

    2021-03-10 11:16:40
    Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。OpenCV使用引用计数机制。其思路是让...
  • opencvMat数据类型

    2020-12-19 12:47:18
    data:Mat对象中的一个指针,指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)dims:Mat所代表的矩阵的维度,如 3 * 4 的矩阵为 2 维, 3 * 4 * 5 的为3维channels:通道,矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数,...
  • Mat - 基本图像容器

    2021-02-08 21:07:07
    Mat¶在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为 IplImage 的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 25,633
精华内容 10,253
关键字:

mat图像数据操作opencv