3.2.8、Mat对象使用size指定n维数组形状的整数数组、类型(type)、Scalar向量的构造函数: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s); 1. 3.2.9、Mat对象将m赋值给新创建的对象,不对图像数据进行复制,共用图像数据,属于浅拷贝的构造函数: Mat::Mat(const Mat& m); 1. 3.2.10...
Mat A=Mat::eye(10,10, CV_32S); //析取A的列[1,3),左闭右开区间; Mat B = A(Range::all(), Range::(1,3)); //析取B的行[5,9),这样C就是A的5-8行,1-2列; Mat C = B(Range::(5,9),Range::all()); Size size;Point ofs; C.locateROI(size, ofs); //size为(10,10),of...
#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char** argv){ Mat C = (Mat_<double>(3,3) <<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0); cout <<"C = "<< endl <<" "<< C << endl << endl;return0; } 输出: C=[0, -1, 0; -1, 5, -1; 0, -1, 0...
c)为已经存在的IplImage指针创建一个信息头 IplImage *img = cvLoadImage("G:\\group.jpg",1); MatsrcImage(img); d)用Create函数实现对Mat的初始化 Mat img; img.create(4,4, CV_8UC(2)); e)采用Matlab的方式初始化 Mat array1 = Mat::eye(4,4, CV_64F); //对角矩阵 Mat array2 = Mat:...
Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1); cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl; 对于小矩阵,可以用逗号分隔符初始化: Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); cout << "C = " << endl << " " << C << endl << ...
直接使用 Mat 构造函数 Mat demoMat(300, 300, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); // BGR 300x300 表示 width 和 height CV_8UC3 对于CV_[位数][是否带符号]C[通道数] 表示 8位 unsigned 类型,每个像素是三个元素组成的三通道 Scalar(0, 0, 255) 表示单个 pixel 的内容,用于初始化Mat 类型 ...
其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3,第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少,向量长度对应通道数目一致 Mat M(3, 3, CV_8UC3, Scalar(127, 0, 255)); //3*3的像素集合,每个像素有3个通道BGR,...
cv::Matc(2,2, CV_8UC1, cv::Scalar(255));//创建一个单通道矩阵,每个像素都是255 我们在程序return语句之前加上断点进行调试,用Image Watch查看每一个Mat类变量里的数据,结果如图2-3所示,证明我们已成功构造矩阵并赋值。 图2-3 使用Scalar结构给Mat类...
对于小的矩阵来说你可以使用逗号隔开的初始化函数: Mat C=(Mat_<double>(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);cout<<"C = "<<endl<<" "<<C<<endl<<endl; 为一个已有的Mat对象创建一个新的头然后clone()或者copyTo()这个头. Mat RowClone=C.row(1).clone();cout<<"RowClone = "<<endl...