Matm0=Mat::zeros(Size(10,10),CV_32FC3);Matm1=Mat::zeros(Size(10,10),CV_32FC3);Matm2=m0*m1;Matm3=m0+(m1*m2)-m2;Matm4=-m2;// 为了简化,下面只考虑Mat和Mat之间的计算,不考虑Mat和数字,还有Mat和Scalar之间的计算。Scalarpixel=Scalar(1.0,1.0,1.0);Matm4=m0*pixel; 为了提供像...
8U:8bit unsigned ; C3:通道数为 3 。 因此, CV_8UC3就表示为3通道Unsigned 8bits格式的矩阵,也就是我们常说的BGR3通道。 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...
代码清单2-7用Size()结构构造Mat示例cv::Mata(Size(480,640),CV_8UC1);//构造一个行为640,列为480的单通道矩阵cv::Matb(Size(480,640),CV_32FC3);//构造一个行为640,列为480的3通道矩 (3)利用已有矩阵构造 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 代码清单2-8利用已有矩阵构造...
Mat b(3, 4, CV_8UC3, Scalar(1, 255, 0)); cv::Vec3b vc3 = b.at<cv::Vec3b>(0, 0); //选取第0号元素 由此可以抽象为3维数组 int first = (int)vc3.val[0]; //访问到的是0号元素的通道1数据 即B--Blue int secend = (int)vc3.val[1]; //G int third = (int)vc3.val[...
接下来通过一个例子来具体说明每个属性的用处,用Mat (3, 4, CV_32FC3)定义一个矩阵,这时通道数channels()为3;列数cols为4;行数rows为3;矩阵中元素的个数为3*4,结果为12;每个元素的字节数为32/8*channels(),最后结果为12;以字节为单位的有效长度step为eleSize()*cols,结果为48。
cv::Mat c= cv::Mat(2,4, CV_32FC1, a); 这种赋值方式首先将需要存入到Mat类中的变量存入到一个数组中,之后通过设置Mat类矩阵的尺寸和通道数将数组变量拆分成矩阵,这种拆分方式可以自由定义矩阵的通道数,当矩阵中的元素数目大于数组中的数据时,将用-1.0737418e+08填充赋值给矩阵,如果矩阵中元素的数目小于数...
cvMat * cvCreateMat (int rows, int cols, int type); 1. rows:行数 cols:列数 type:数据类型,其格式一般为 CV_<比特数>(S|U|F)C<通道数>,比如 CV_32FC3 就表示 32 位浮点类型的 3 通道矩阵。 CvMat数据读取几种方式: 1. 2. mat = cvCreateMat(9,10,CV_64FC3);//注意所申请矩阵元素的...
该类型表示矩阵中每一个元素在计算机内存的存储类型,如CV_8UC3,具体含义为“3通道8位无符号数”。 使用举例: Mat src(10,10,CV_32FC3); 表示src是一个10*10的矩阵,且矩阵元素以32位float型存储 类似,OpenCV还提供了一种Size() 数据结构来构造Mat对象 ...
Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{bit}{U/F/S}C{n}表示，如CV_32FC3表示3通道32位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_32F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。通过实际数据类型的例子，如10通道的8U类型m0和其子Matm2，...
Mat矩阵的类型,包含有矩阵中元素的类型以及通道数信息,type的命名格式为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。 m0.type(); //返回m0中元素的有效类型标识符(如CV_32FC3)。 depth() m0.depth(); //返回m0中单个通道中元素的有效类型标识符(如CV_32F)。