CV_32S 表示每个像素由一个32位有符号整数(即int)组成。 这个通常用于表示单通道的整数图像,例如深度图(depth map)等。 总结一下: CV_8UC1:8位无符号整数单通道图像(灰度图像)。CV_32FC3:32位浮点数三通道图像(彩色图像,每个通道有浮点数值)。CV_32S:32位有符号整数单通道图像(通常用于特定类型的数据,如深...
_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc. 注意:我们偶尔会发现不带通道数的类型,如:CV_32S,CV_8U等等。 其实,不带通道数的这些类型就是默认通道数为1。 例如,CV_8U就等同于CV_8UC1,CV_32S就等同于CV_32SC1。 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/14543420/in-opencv-whats-the-d...
OpenCV 创建图像时,CV_8UC1,CV_32FC3,CV_32S等参数的含义 形式:CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 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...
// (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.) Mat(introws,intcols,inttype); 通过上面的讲解,现在,我们解读一下OpenCv的源代码: //【1】CV_8UC1---则可以创建---8位无符号的单通道---灰度图片---grayImg#defineCV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)#defineCV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,...
python opencv绘制3通道bmp opencv三通道,Opencv中对彩色图的操作同样可以应用于灰度图和二值图,彩色图与灰度图直接的区别在于颜色类型空间类型的不同,这里以彩为操作示例。RGB、BGR、LAB、HSV是常见的3通道(CV_8UC3、CV_32FC3)彩色图类型,灰度图通常是一个通道的图像
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; ...
CV_16FC(n):占16位的float char CV_16FC1:占16位的float char 一通道 CV_16FC2:占16位的float char 二通道 CV_16FC3:占16位的float char 三通道 CV_16FC4:占16位的float char 四通道 6.CV_32S CV_32S:占32位的signed CV_32SC(n):占32位的signed char ...
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: ...
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。
img1.convertTo(img1, CV_32FC3, 1/255.0); // Output image is set to white Mat imgOut = Mat::ones(imgIn.size(), imgIn.type()); imgOut = Scalar(1.0,1.0,1.0); // Input triangle vector<Point2f>tri1; tri1.push_back(Point2f(360,200)); ...