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,则对应的图像格式为:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3 等。
步骤2:将CV_8UC3转为CV_32F 在这一步中,我们需要将CV_8UC3格式的图像转换为CV_32F格式。 // 创建新的Mat对象来存储转换后的图像MatfloatImage=newMat();image.convertTo(floatImage,CV_32F); 1. 2. 3. 步骤3:完成转换并进行后续操作 在这一步中,我们已经成功将图像格式转换为CV_32F,现在可以继续其他...
常见的Mat的像素读写get与put方法支持如下表: 默认情况下,imread方式将Mat对象类型加载为CV_8UC3, 本系列笔记跟随原著默认提到的加载图像文件均为Mat对象、类型均为CV_8UC3、通道顺序均为BGR。 上表中所列举的是当前OpenCV支持的读取图像的方法; 使用时若需要将像素值写入到Mat对象中,使用与每个get方法相对应的...
一般使用的灰度图像元素是8位的uchar型(注意不是无符号整型,而是无符号字符型。元素值0~255),自定义Mat矩阵时,推荐使用8位无符号字符型,即CV_8U、CV_8UC3。 再说一遍,条件反射式的记住:一般见到的Mat的元素是8位无符号字符型,不是8位无符号整型。 【元素类型】 CV_8U(即CV_8UC1)、CV_8UC3、CV_32S...
ptr<uchar>(row)[col * 3]; //获取Mat对象中(row, col)处的B通道的像素值(类型为CV_8UC3) 3. 修改像素点:可以通过at()方法或指针方式修改Mat对象中的像素点,例如: mat1.at<int>(row, col) = value1; //将Mat对象中(row, col)处的像素值设为value1 mat2.ptr<uchar>(row)[col * 3] =...
Mat image(100,100,CV_8UC3); 这里包含三个参数:矩阵行数,矩阵列数,数据类型; 其中数据类型有很多种,常用的应该有: CV_8U:8位无符号型(0~255),即灰度图像; CV_8UC3:三通道8位无符号型,这里三通道指B(蓝)G(绿)R(红),与matlab中的RGB正好相反。
那么CV_8UC3 表示使用8位的unsigned char类型,每个像素由三个元素组成三通道。 /* 功能:新建Mat类的几种方法 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> ...
Mat m = Mat::zeros(Size(4,4), CV_8UC3); 同样创建一个4x4的每个通道8位三个通道的像素块,打印显示如下: 方法八: 使用Mat::ones函数实现,两个参数一个是Size表示图像宽与高,另外一个表示类型 1 Mat m = Mat::ones(Size(4,4), CV_8UC1); ...
表格中,行代表了通道数量channels,列代表了图像深度depth。 例如CV_8UC3,可以拆分为: CV_:type的前缀 8U:8位无符号整数(depth) C3:3通道(channels) 注:type一般是在创建Mat对象时设定,若要去的Mat的元素类型,可以不使用type,使用depth。 (4) elemSize ...
如果cv::Mat对象表示一个 3x3 的 RGB彩色图像,其数据类型为 8UC3(即 8 位无符号三通道图像),则elemSize1为 8/8=1,channels为3,因此elemSize为 3。 elemSize在计算cv::Mat对象的内存大小时非常有用。矩阵的内存大小可以通过以下公式计算: size_t size_in_bytes = rows * step; // 每行的字节数乘以...