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  • ---恢复内容开始---在OpenCV中将Mat(二)与二数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给个二数组。全部代码如下:#include #include#include //包含imread, imshow等标识符#include "opencv2/imgproc/imgproc....

    ---恢复内容开始---

    在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组。

    全部代码如下:

    #include #include#include //包含imread, imshow等标识符

    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含cvtColor等

    using namespacestd;using namespacecv;//测试Mat

    voidmain(){//读入图像

    Mat mat = imread("trabeculae.jpg");//判断读入图片是否有误

    if(mat.empty())

    {if (!mat.data) {

    printf("Oh,no,读取图片文件错误~! \n");

    }

    cout<< "error" <

    }//进行图像灰度化操作

    cvtColor(mat, mat, CV_BGR2GRAY);

    //获取mat 的行和列

    int row =mat.rows;int col =mat.cols;

    cout<< "mat.rows :" << mat.rows <

    cout<< "mat.cols :" << mat.cols <

    int **La = new int *[row];for (int i = 0; i < row; i ++){

    La[i]= new int[col];

    }

    // 循环二维数组和mat,并将mat对应值赋给二维数组对应值,for (int i = 0; i < row; i ++){for (int j = 0; j < col; j ++){

    La[i][j]= mat.at(i, j);

    }

    }

    // 释放分配空间for (int i = 0; i < row; i ++){delete[]La[i];

    }delete[] La;cout<

    waitKey(0);

    system("pause");

    }

    分析:

    1. 读入一幅图像

    //读入图像

    Mat mat = imread("trabeculae.jpg");//判断读入图片是否有误

    if(mat.empty())

    {if (!mat.data) {

    printf("Oh,no,读取图片文件错误~! \n");

    }

    cout<< "error" <

    }

    2. 对图像进行灰度化操作,将Mat转为二维。

    //进行图像灰度化操作

    cvtColor(mat, mat, CV_BGR2GRAY);

    3. Mat有rows和cols属性,rows表示对应矩阵行数,cols表示对应矩阵列数:

    //保存mat的行和列

    int row =mat.rows;int col = mat.cols;

    4. Mat还具有size () 方法,该方法可以得到width宽度和height高度:

    Size s =mat.size();int width =s.width;int height = s.height;

    5. rows,cols,width,height 之间的关系:

    cout << "s.width :" << s.width <

    cout<< "s.height :" << s.height <

    cout<< "mat.rows :" << mat.rows <

    cout<< "mat.cols :" << mat.cols << endl;

    6. 打印结果:

    0371a5ead42e272398f065d27a704b9a.png

    7. 结论:

    由第5步和第6步可得:

    mat.size().width =mat.cols;

    mat.size().height= mat.rows;

    8. 动态创建二维数组:

    例:创建一个4行3列的二维数组,如下:

    { { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 } }

    即:{ { 0, 0, 0 },

    { 0, 0, 0 },

    { 0, 0, 0 },

    { 0, 0, 0 }

    }

    //创建一个二维数组中包含4个一维数组,即先定义4行

    int **array = new int *[4];//循环二维数组,并将二维数组中的每个元素创建为包含3个元素的一维数组//先分配多少行,再每行分配多少列

    for (int i = 0; i < 4; i ++){

    array[i]= new int[3];

    }//循环遍历二维数组,行作为外循环,列作为内循环,一行一行地遍历

    for (int i = 0; i < 4; i ++){for (int j = 0; j < 3; j ++){

    array[i][j]= 0;

    cout<< " " <

    }

    cout<

    }//使用完请求分配的数值需要释放分配空间(内存)//释放分配空间,一行一行的删除

    for (int i = 0; i < 4; i ++){delete[]array[i];

    }delete [] array;

    结果:

    6839aa44da5d33e29a3e7fcd1076a53c.png

    9. 使用Mat图像的宽度和高度进行动态创建二维数组,Height(row)代表具有多少行,width(col)代表具有多少列。

    //创建一个二维数组,height(row)行width(col)列

    int **La = new int *[height];for (int i = 0; i < height; i ++){

    La[i]= new int[width];

    }//循环将Mat中对应的值赋给La二维数组

    for (int i = 0; i < row; i ++){for (int j = 0; j < col; j ++){

    La[i][j]= mat.at(i, j);//cout << " " << La[i][j] ;

    }//cout << endl;

    }//释放分配空间

    for (int i = 0; i < height; i ++){delete[]La[i];

    }delete [] La;

    10. 创建一个和二维数组行列大小的Mat:

    当知道二维数组的大小,需要将二维数组中的值赋给同样大小的Mat,使用Mat显示。

    //创建一个Mat变量 height(row)行width(col)列

    Mat temp = Mat(height, width, CV_8U, Scalar::all(0));//循环赋值

    for (int i = 0; i < height; i ++){for (int j = 0; j < width; j ++){

    mat.at(i, j) =La[i][j];

    }

    }

    ---恢复内容结束---

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  • 一、Mat转一维数组数组Mat mat;//方法1,vectorstd::vector array(mat.rows*mat.cols);if (mat.isContinuous())array = mat.data;或者std::vector array;if (mat.isContinuous()) {array.assign(mat.datastart, mat...

    一、Mat转一维数组数组

    Mat mat;

    //方法1,vector

    std::vector array(mat.rows*mat.cols);

    if (mat.isContinuous())

    array = mat.data;

    或者

    std::vector array;

    if (mat.isContinuous()) {

    array.assign(mat.datastart, mat.dataend);

    } else {

    for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {

    array.insert(array.end(), mat.ptr(i), mat.ptr(i)+mat.cols);

    }

    }

    //方法2,数组

    unsigned char *array=new unsigned char[mat.rows*mat.cols];

    if (mat.isContinuous())

    array = mat.data;

    二、一维数组转Mat.net

    Mat Array2Mat(uchar *array, int row, int col)

    {

    uchar **array = new uchar[row][col];

    for (int i = 0; i

    {

    for (int j = 0; j < col; ++j)

    {

    array[i][j] = array[i * col + j] ;

    }

    }

    Mat img(row ,col, CV_8UC1, (unsigned char*)array);

    return img;

    }

    三、Mat转二维数组code

    Mat Vec2Mat(uchar **array, int row, int col)

    {

    Mat img(row ,col, CV_8UC1);

    uchar *ptmp = NULL;

    for (int i = 0; i

    {

    ptmp = img.ptr(i);

    for (int j = 0; j < col; ++j)

    {

    ptmp[j] = array[i][j];

    }

    }

    return img;

    }

    四、二维数组转Matblog

    方法一:

    unsigned char array[height][width];

    cv::Mat mat(height, width, CV_8UC1, (unsigned char*)array );

    方法二:

    uchar** Mat2Vec(Mat mat)

    {

    uchar **array = new uchar*[mat.rows];

    for (int i = 0; i

    array[i] = new uchar[mat.cols];

    for (int i = 0; i < mat.rows; ++i)

    {

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

    {

    array[i][j] = mat.at(i, j);

    }

    }

    return array;

    }

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  • OpenCV中将Mat(二)与二数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给个二数组。 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/...

    ---恢复内容开始---

    在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组。

    全部代码如下:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/core/core.hpp> 
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //包含imread, imshow等标识符
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含cvtColor等
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //测试Mat
    void main5(){
        //读入图像
        Mat mat = imread("trabeculae.jpg");
        //判断读入图片是否有误
        if(mat.empty())  
        {   
            if (!mat.data) { 
                printf("Oh,no,读取图片文件错误~! \n"); 
            } 
            cout << "error" << endl;
        }  
    
        // 进行图像灰度化操作
        cvtColor(mat, mat, CV_BGR2GRAY);
        //获取 mat 的行和列
        int row = mat.rows;
        int col = mat.cols;
        cout << "  mat.rows : " << mat.rows << endl;
        cout << "  mat.cols : " << mat.cols << endl;
    
       //动态创建二维数组,row行col列
        int **La = new int *[row];
        for (int i = 0; i < row; i ++){
            La[i] = new int[col];
        }
        // 循环二维数组和mat,并将mat对应值赋给二维数组对应值,
        for (int i = 0; i < row; i ++){
            for (int j = 0; j < col; j ++){
                La[i][j] = mat.at<uchar>(i, j);
            }
        }
        // 释放分配空间
        for (int i = 0; i < row; i ++){
            delete []La[i];
        }
        delete [] La;
    
        cout << endl;
        waitKey(0);
        system("pause");
    }

     分析:

    1. 读入一幅图像

        //读入图像
        Mat mat = imread("trabeculae.jpg");
        //判断读入图片是否有误
        if(mat.empty())  
        {   
            if (!mat.data) { 
                printf("Oh,no,读取图片文件错误~! \n"); 
            } 
            cout << "error" << endl;
        }  

     

     2. 对图像进行灰度化操作,将Mat转为二维。

        // 进行图像灰度化操作
        cvtColor(mat, mat, CV_BGR2GRAY);

     

    3. Mat有rows和cols属性,rows表示对应矩阵行数,cols表示对应矩阵列数:

        //保存mat的行和列
        int row = mat.rows;
        int col = mat.cols;

     

    4. Mat还具有size () 方法,该方法可以得到width宽度和height高度:

        Size s = mat.size();
        int width = s.width;
        int height = s.height;

     

    5. rows,cols,width,height 之间的关系:

        cout << "  s.width : " << s.width << endl;
        cout << "  s.height : " << s.height << endl;
    cout
    << " mat.rows : " << mat.rows << endl; cout << " mat.cols : " << mat.cols << endl;

     6. 打印结果:

    7. 结论:

    由第5步和第6步可得:

    mat.size().width = mat.cols;
    mat.size().height = mat.rows;

     

    8. 动态创建二维数组:

    例:创建一个4行3列的二维数组,如下:

    { { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0 } }

    即:{ { 0, 0, 0 },

             { 0, 0, 0 },

             { 0, 0, 0 },

            { 0, 0, 0 }

         }

        // 创建一个二维数组中包含4个一维数组,即先定义4行
        int **array = new int *[4];
        // 循环二维数组,并将二维数组中的每个元素创建为包含3个元素的一维数组
        // 先分配多少行,再每行分配多少列
        for (int i = 0; i < 4; i ++){
            array[i] = new int[3];
        }
        // 循环遍历二维数组,行作为外循环,列作为内循环,一行一行地遍历
        for (int i = 0; i < 4; i ++){
            for (int j = 0; j < 3; j ++){
                array[i][j] = 0;
                cout << " " << array[i][j] ;
            }
            cout << endl;
        }
        // 使用完请求分配的数值需要释放分配空间(内存)
        // 释放分配空间,一行一行的删除
        for (int i = 0; i < 4; i ++){
            delete []array[i];
        }
        delete [] array;

     

     结果:

     9. 使用Mat图像的宽度和高度进行动态创建二维数组,Height(row)代表具有多少行,width(col)代表具有多少列。

        // 创建一个二维数组,height(row)行width(col)列
        int **La = new int *[height];
        for (int i = 0; i < height; i ++){
            La[i] = new int[width];
        }
    
        // 循环将Mat中对应的值赋给La二维数组
        for (int i = 0; i < row; i ++){
            for (int j = 0; j < col; j ++){
                La[i][j] = mat.at<uchar>(i, j);
                //cout << " " << La[i][j] ;
            }
            //cout << endl;
        }
    
        // 释放分配空间
        for (int i = 0; i < height; i ++){
            delete []La[i];
        }
        delete [] La;

     

    10. 创建一个和二维数组行列大小的Mat:

    当知道二维数组的大小,需要将二维数组中的值赋给同样大小的Mat,使用Mat显示。

        //创建一个Mat变量  height(row)行width(col)列
        Mat temp = Mat(height, width, CV_8U, Scalar::all(0));
        // 循环赋值
        for (int i = 0; i < height; i ++){
            for (int j = 0; j < width; j ++){
                mat.at<uchar>(i, j) = La[i][j];
            }
        }

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    ---恢复内容结束---

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  • Opencv C++ 图片一维buffer转换成Mat格式

    千次阅读 2020-05-07 10:46:14
    Opencv C++ 图片一维buffer转换成Mat格式 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; //************************************ // ...

    Opencv C++ 图片一维buffer转换成Mat格式

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/highgui.hpp>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    //************************************
    // Method:    TransBufferToMat
    // FullName:  图片buffer数据转换成 Mat数据格式;
    // Access:    public 
    // Returns:   cv::Mat
    // Qualifier:
    // Parameter: unsigned char * pBuffer  图片数据内容
    // Parameter: int nWidth	图片的宽度
    // Parameter: int nHeight  图片的高度
    // Parameter: int nBandNum 每个像素包含数据个数 (1, 3, 4 ) 1:Gray 3:RGB 4:RGBA
    // Parameter: int nBPB  每个像素数据 所占位数(1, 2) 1:8位  2:16位;
    //************************************
    cv::Mat TransBufferToMat(unsigned char* pBuffer, int nWidth, int nHeight, int nBandNum, int nBPB = 1)
    {
    	cv::Mat mDst;
    	if (nBandNum == 4)
    	{
    		if (nBPB == 1)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_8UC4);
    		}
    		else if (nBPB == 2)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_16UC4);
    		}
    	}
    	else if (nBandNum == 3)
    	{
    		if (nBPB == 1)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_8UC3);
    		}
    		else if (nBPB == 2)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_16UC3);
    		}
    	}
    	else if (nBandNum == 1)
    	{
    		if (nBPB == 1)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_8UC1);
    		}
    		else if (nBPB == 2)
    		{
    			mDst = cv::Mat::zeros(cv::Size(nWidth, nHeight), CV_16UC1);
    		}
    	}
    
    	for (int j = 0; j < nHeight; ++j)
    	{
    		unsigned char* data = mDst.ptr<unsigned char>(j);
    		unsigned char* pSubBuffer = pBuffer + (nHeight - 1 - j) * nWidth* nBandNum*nBPB;
    		memcpy(data, pSubBuffer, nWidth*nBandNum*nBPB);
    	}
    	if (nBandNum == 1)
    	{
    		cv::cvtColor(mDst, mDst, COLOR_GRAY2BGR);
    	}
    	else if (nBandNum == 3)
    	{
    		cv::cvtColor(mDst, mDst, COLOR_RGB2BGR);
    	}
    	else if (nBandNum == 4)
    	{
    		cv::cvtColor(mDst, mDst, COLOR_RGBA2BGR);
    	}
    
    	return mDst;
    }
    
    //灰度图片测试;
    void grayImageTest()
    {
    	//设置图片长宽 单位像素所占位数;
    	int width = 300;
    	int height = 200;
    	int nBandNum = 1;
    
    	//模拟灰度图片数据;
    	unsigned char* pBuffer = new unsigned char[width * height * nBandNum];
    
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			if (j < 100)
    			{
    				pBuffer[i * width + j] = 255;
    			}
    			else if (j>=100 && j <200)
    			{
    				pBuffer[i * width + j] = 128;
    			}
    			else
    			{
    				pBuffer[i * width + j] = 0;
    			}
    		}
    	}
    
    	// 灰度图片buffer数据转换成Mat格式;
    	Mat  grayImage = TransBufferToMat(pBuffer, width, height, 1);
    
    	//显示图片数据
    	cout << "高度" << grayImage.cols << endl;
    	cout << "宽度" << grayImage.rows << endl;
    	imshow("灰度图片", grayImage);
    	waitKey(0);
    
    	delete pBuffer;
    }
    
    //彩色图片测试;
    void colorImageTest()
    {
    	//设置图片长宽 单位像素所占位数;
    	int width = 300;
    	int height = 200;
    	int nBandNum = 3;
    
    	//模拟彩色图片数据;
    	unsigned char* pBuffer = new unsigned char[width * height * nBandNum];
    
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			if (j < 100)
    			{
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum] = 255;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 1] = 0;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 2] = 0;
    			}
    			else if (100 <= j &&  j <200)
    			{
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum] = 0;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 1] = 255;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 2] = 0;
    			}
    			else if (j >= 200)
    			{
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum] = 0;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 1] = 0;
    				pBuffer[i * width * nBandNum + j * nBandNum + 2] = 255;
    			}
    		}
    	}
    
    	// 彩色图片buffer转换成Mat格式;
    	Mat  colorImage = TransBufferToMat(pBuffer, width, height, 3);
    
    	//显示图片数据;
    	cout << "宽度" << colorImage.cols << endl;
    	cout << "高度" << colorImage.rows << endl;
    	imshow("彩色图片", colorImage);
    	waitKey(0);
    
    	delete pBuffer;
    }
    
    int main()
    {
    
    	//灰度图片测试;
    	//grayImageTest();
    
    	//彩色图片测试;
    	colorImageTest();
    	
    	return 0;
    }
    

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  • 1、Mat转一维数组 Mat mat; //方法1,vector std::vector&lt;uchar&gt; array(mat.rows*mat.cols); if (mat.isContinuous()) array = mat.data; 或者 std::vector&lt;uchar&gt; array; if (mat...
  • 在做图像处理中,常用的函数接口有Opencv中的Mat图像类,有时候需要直接用二指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像。本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应...
  • 为了显示这些帧,SFML需要一个uint8格式的一维像素数组,它(据我所知)可以与uchar进行互换。预计该阵列将代表每像素RGBA 32位。所以,我有一个uchar数组,并且循环遍历Mat数据并复制每个像素:VideoCapture cap(0);...
  • 在做图像处理中,常用的函数接口有Opencv中的Mat图像类,有时候需要直接用二指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像。本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应...
  • 要进入inception v3,需要使用Mult:0张量作为入口点,这需要个具有布局的四张量:[Batch index,Width,Height,Channel]从cv::Mat来看,后三个非常好,第个只需要0,因为您不想输入批图像,而是个图像...
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  • OpenCVMat转IplImage,字节对齐问题?

    千次阅读 2017-11-02 14:42:56
    1.对齐问题是什么? 要回答这个问题先搞清楚图片有哪些属性? 1.1矩阵例子 ...我们先结合OpencvMat类型...size[i]:每一维元素的个数: 上图 是三维图片,第0维是Z轴,元素是“面”,有五个面所以 size[0]=5,同理
  • 如:通过Numpy创建个长宽各300的矩阵,各个点的值为0:img = np.mat(np.zeros((300,300))这里img就是个300*300,每个像素点都为黑色的图片,可以使用OpenCV显示:cv2.imshow('test',img)cv2.waitKey(0...
  • Mat详解-OpenCV

    2016-11-05 22:55:13
    自:http://blog.skyoung.org/2014/03/26/OpenCV(III)-How-to-use-Mat/ Mat类是OpenCV最基本的个数据类型,它可以表示个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像,包括单通道二数组——灰度图,多通道二...
  • 1.Mat是什么Mat种图像容器,是二向量,灰度图的Mat一般存放<uchar>类型,RGB彩色图像一般存放<Vec3b>类型。单通道灰度图数据存放样式:RGB三通道彩色图存放形式不同,每列并列存放通道数量的子列...
  • Mat - 基本图像容器:Mat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数)的指针。矩阵头的尺寸是...
  • opencv mat格式数据与数组的转化

    万次阅读 2019-03-30 16:55:14
    OpenCV中将Mat(二)与二数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给个二数组。 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/...
  • OpenCVMat详解

    2017-04-04 13:17:29
    本文自http://blog.skyoung.org/2014/03/26/OpenCV(III)-How-to-use-Mat/ Mat类是OpenCV最基本的个数据类型,它可以表示个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像,包括单通道二数组——灰度图,多通道二...
  • 我记得开始接触OpenCV就是因为个算法里面需要2动态数组,那时候看core这部分也算是走马观花吧,随着使用的增多,对Mat这个结构越来越喜爱,也觉得有必要温故而知新,于是这次再看看MatMat最大的优势跟STL很...
  • OpenCV中的Mat

    2014-01-14 09:31:09
    Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针,CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问,i是行序号,j是列序号。 但对于多通道的非unsigned ...
  • 利用opencv来学习处理算法是种比较好的方式。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,...
  • 检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为bitmap进入内存将内存中的两张图片bitmap转换为Mat矩阵(Mat类是OpenCV最基本的个数据类型,它可以表示个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像,包括单通道二数组...
  • OpencvForUnity中 numsharp的NDarray与Mat 互相转换 NDarray Mat Mat frame byte[] data = new byte[channels * width * height];//新建个byte二数组 frame.get(0, 0, data);//获取mat数据到(byte)data ...
  •  图像在OpenCV中都是通过Mat类来存储的,Mat可以用来表示N矩阵,当然用的最多的还是二矩阵。  Mat类有两部分组成:第部分是头信息,这些信息主要用来描述矩阵,比如矩阵数ndims,rows,cols(这两个成员...
  • 我记得开始接触OpenCV就是因为个算法里面需要2动态数组,那时候看core这部分也算是走马观花吧,随着使用的增多,对Mat这个结构越来越喜爱,也觉得有必要温故而知新,于是这次再看看MatMat最大的优势跟STL很...
  • OpenCV中的Mat

    2013-09-07 13:00:13
    Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针,CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问,i是行序号,j是列序号。 但对于多通道的非unsigned ...

空空如也

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