比如CV_32FC1含义是32位浮点型单通道，// 再比如CV_8UC3含义是8位无符号整型三通道 int step;//以字节为单位的行数据长度：元素个数*元素类型的字节长度/* for internal use only */int* refcount;//数据引用计数inthdr_refcount;union{ //指向data数据的第一个元素 uchar* ptr;//无符号类型 short* s...
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_16SC2 //16S代表16位有符号整形,C2代表双通道 CV_16UC1 //16U代表16位无符号整形,C1代表单通道 而float 是32位的,对应CvMat数据结构参数就是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3... double是64bits,对应CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3等。
类似的还有:CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3 等。 有些图片存储格式是32位float,则对应的图像格式为:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3 等; 如果图片存储格式是64位double,则对应的图像格式为:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3 等。 int值映射关系 矩阵元素的数据类型也可用不同的 int 值来替代,其对应关系如下表...
CvMat中数据类型由几个部分构成 CV_<bit_depth>(S|U|F)channels,S表示有符号的,U表示无符号的,F表示浮点数;比如CV_32F1,表示32位1通道浮点数;CV_8U3,表示8位无符号3通道整形;数据类型重要的原因在于 A.它决定了CvMat数据的分布,比如,若元素类型CV_8UC1(常用于灰度图像 ),那么CvMat的数据排列是每行按照...
src: 输入矩阵,只能是 CV_32FC1 或 CV_64FC1 类型的方阵(即矩阵转置后还是自己) eigenvalues: 输出的特征值组成的向量,数据类型同输入矩阵,排列从大到小 eigenvectors:输出特征向量组成的矩阵,数据类型同输入矩阵,每行是一个特征向量,对应相应位置的特征值 备注: 对于非对称矩阵,可以使用 cv::eigenNonSymmetric(...
bit_depth:比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites... 举个例子吧--比如说: 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对应的就是CV_8。
类似于 cvSobel 函数,该函数也不作图像的尺度变换,所支持的输入、输出图像类型的组合和cvSobel一致。 [编辑] Canny 采用Canny 算法做边缘检测 void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); ...
dot操作不对参与运算的矩阵A、B的数据类型做要求,CV_8UC1、CV_32FC1等,可以是任何Opencv定义的类型,如在2中使用的就是CV_8UC1。 若参与dot运算的两个Mat矩阵是多通道的,则计算结果是所有通道单独计算各自.dot之后,再累计的和,结果仍是一个double类型数据。
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1); for (int i = 0; i < src.rows; ++i) { for (int j = 0; j < src.cols; ++j) { hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++; } } cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1); ...
示例: CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); (3) 释放矩阵内存: CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvReleaseMat...(&M); (4) 复制矩阵: CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1)...