矩阵数据类型: – CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, 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...
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: 7之所以被跳过了,是因为该数字专门留给用户自定...
OpenCV之通道和位深的理解(CV_8UC1,CV_8SC1,CV_32FC1)#计算机 图像处理 opencv# 矩阵数据类型: –CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16...
32S 说明:无符号的32位图 值:CV_32SC1,CV_32SC2,CV_32SC3,CV_32SC4 通道取值范围:2147483648~2147483647 32F 说明:浮点型32位图 值:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3,CV_32FC4 通道取值范围:1.18*(10[-38次方])~3.40*(10[38次方]) 64F 说明:浮点型64位图 值:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3,CV...
参与点乘的两个Mat矩阵的数据类型(type)只能是 CV_32F、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2 这4种类型中的一种。若选用其他类型,比如CV_8UC1,编译器会报错。 说明: 对于向量a和向量b: a和b的点积公式为: A.dot(B)操作相当于数学向量运算中的点乘,也叫向量的内积、数量积。 对两个向量执行点乘运算,就...
这个错误是OpenCV库中的一个断言错误,表明在调用某个函数时,传入的参数(在这个案例中是map1)不符合预期的数据类型。错误信息中明确指出了期望的数据类型是cv_32fc2或cv_32fc1,即32位浮点数的单通道或双通道矩阵。 分析错误原因: 错误原因很可能是map1变量的数据类型与期望的数据类型不匹配。在OpenCV中,这种类型...
Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); /*创建复数矩阵1+3j*/ M.create(100, 60, CV_8UC(15)); /*创建15个通道的8bit的矩阵*/ /*创建100*100*100的8位数组*/ int sz[] = {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0)); ...
Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); /*创建复数矩阵1+3j*/ M.create(100, 60, CV_8UC(15)); /*创建15个通道的8bit的矩阵*/ /*创建100*100*100的8位数组*/ int sz[] = {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0)); ...
MAKETYPE(CV_32F,3)#defineCV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)#defineCV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))#defineCV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)#defineCV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)#defineCV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)#defineCV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)#defineCV_64FC(n) ...
- src:输入的点坐标矩阵,类型为CV_32FC2或CV_64FC2。 - dst:输出的去畸变后的点坐标矩阵,类型与src相同。 - cameraMatrix:相机的内参矩阵,类型为CV_64FC1或CV_32FC1。 - distCoeffs:相机的畸变系数,类型为CV_64FC1或CV_32FC1。 - R:可选的旋转矩阵,用于变换坐标系,默认为无旋转。 - P:可选的投影...