平阳网站建设,内网网站怎么建设,陈列设计师培训,知道域名怎么进入网站Mat类型主要是跟matlab中的数据类型一样。故用起来很方便。 Mat最大的优势跟STL很相似#xff0c;都是对内存进行动态的管理#xff0c;不需要之前用户手动的管理内存#xff0c;对于一些大型的开发#xff0c;有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还… Mat类型主要是跟matlab中的数据类型一样。故用起来很方便。 Mat最大的优势跟STL很相似都是对内存进行动态的管理不需要之前用户手动的管理内存对于一些大型的开发有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多这显然是不合适的。除了有些嵌入式场合必须使用c语言我任何时候都强烈像大家推荐Mat。 Mat这个类有两部分数据。一个是matrix header这部分的大小是固定的包含矩阵的大小存储的方式矩阵存储的地址等等。另一个部分是一个指向矩阵包含像素值的指针。 [cpp] view plaincopy 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 需要注意的是copy这样的操作只是copy了矩阵的matrix header和那个指针而不是矩阵的本身也就意味着两个矩阵的数据指针指向的是同一个地址需要开发者格外注意。比如上面这段程序A、B、C指向的是同一块数据他们的header不同但对于A的操作同样也影响着B、C的结果。刚刚提高了内存自动释放的问题那么当我不再使用A的时候就把内存释放了那时候再操作B和C岂不是很危险。不用担心OpenCV的大神为我们已经考虑了这个问题是在最后一个Mat不再使用的时候才会释放内存咱们就放心用就行了。 如果想建立互不影响的Mat是真正的复制操作需要使用函数clone()或者copyTo()。 说到数据的存储这一直就是一个值得关注的问题Mat_uchar对应的是CV_8UMat_uchar对应的是CV_8UMat_char对应的是CV_8SMat_int对应的是CV_32SMat_float对应的是CV_32FMat_double对应的是CV_64F对应的数据深度如下 • CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 ) • CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 ) • CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 ) • CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 ) • CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 ) • CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN ) • CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN ) 这里还需要注意一个问题很多OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位的所以要少使用CV_64F但是vs的编译器又会把float数据自动变成double型有些不太爽。 还有个需要注意的问题就是流操作符对于Mat的操作仅限于Mat是2维的情况。 还有必要说一下Mat的存储是逐行的存储的。 再说说Mat的创建方式有两种罗列一下1.调用create行列类型2.Mat行列类型值。例如 [cpp] view plaincopy // make a 7x7 complex matrix filled with 13j. Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); // and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix. // The old content will be deallocated M.create(100,60,CV_8UC(15)); 要是想创建更高维的矩阵要写成下面的方式 [cpp] view plaincopy // create a 100x100x100 8-bit array int sz[] {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0)); 对于矩阵的行操作或者列操作方式如下注意对列操作时要新建一个Mat我想应该跟列地址不连续有关 [cpp] view plaincopy // add the 5-th row, multiplied by 3 to the 3rd row M.row(3) M.row(3) M.row(5)*3; // now copy the 7-th column to the 1-st column // M.col(1) M.col(7); // this will not work Mat M1 M.col(1); M.col(7).copyTo(M1); 下面的东西就比较狂暴了对于外来的数据比如你从别的地方接受了一幅图片但可以不是Mat结构的而只有一个数据的指针看看接下来的代码是如何应付的重点哦亲 [cpp] view plaincopy void process_video_frame(const unsigned char* pixels, int width, int height, int step) { Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step); GaussianBlur(img, img, Size(7,7), 1.5, 1.5); } 亲有木有很简单 还有一种快速初始化数据的办法如下 [cpp] view plaincopy double m[3][3] {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}}; Mat M Mat(3, 3, CV_64F, m).inv(); 也可以把原来的IplImage格式的图片直接用MatIplImage的方式转成Mat结构也可以像Matlab一样调用zeros()、ones()、eye()这样的函数进行初始化。 如果你需要提前释放数据的指针和内存可以调用release()。 对于数据的获取当然还是调用atfloat(3, 3)这样的格式为最佳。其他的方法我甚少尝试就不敢介绍了。 最后要提的一点是关于Mat的表达式这个也非常多加减乘除转置求逆我怎么记得我以前介绍过呢。那就不多说啦~ 转载于:https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/3407551.html
