Mat对象起源： 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对...
Mat: CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4 有符号8bit整型:Signed 8bits char -128~127 IplImage: IPL_DEPTH_8S Mat: CV_8SC1,CV_8SC2,CV_8SC3,CV_8SC4 无符号16bit整型:Unsigned 16bitsushort0~65535 IplImage: IPL_DEPTH_16U Mat: CV_16UC1,CV_16UC2,CV_16UC3,CV_16UC4 有符号16bi...
convertTo不可以改变Mat的通道数,例如不可以把Mat的type从CV_8UC3改为CV_8UC1,即使你填入的转换类型通道数不同,输出的通道数还是与输入的通道数相同 convertTo支持就地(in-place)操作,这句话的意思是支持 mat.convertTo(mat,CV_16SC3) ,自己转换之后立马赋值给自己...
或(对于OpenCV 3.1): conda install -c menpo opencv3 2.如果你不想这样做,你可以尝试使用matplotlib。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('img.jpg',0) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() 3.或者尝试使用选项WITH_GTK=ON自己构建库,或者像这样使用smth。 更新 – 20...
CV_8UC1: 单通道 8 位无符号整型图像(灰度图像)。 CV_8UC3: 三通道 8 位无符号整型图像(通常为 BGR 图像)。 CV_8UC4: 四通道 8 位无符号整型图像(通常为 BGRA 图像,A 表示 Alpha 通道,即透明度)。 CV_16UC1: 单通道 16 位无符号整型图像。
3 // (_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(...
opencv中的图片数据类型中常看到CV_8UC1、CV_8UC3这种写法,8U 表示uchar, C表示的是channel通道数,C1表示只有一个通道,C3表示有三个通道。 多通道的vector 类型定义 typedefVec<uchar,2>Vec2b;typedefVec<uchar,3>Vec3b;typedefVec<uchar,4>Vec4b;typedefVec<short,2>Vec2s;typedefVec<short,3>Vec3s;typedef...
cv::Matmat1;//创建空的Mat对象cv::Matmat2(100,200,CV_8UC3);//创建大小为100x200,类型为CV_8UC3的Mat对象cv::Matmat3=cv::Mat::zeros(200,300,CV_8UC1);//创建大小为200x300,类型为CV_8UC1,像素值为0的Mat对象cv::Matmat4=cv::imread("test.jpg");//从文件中读取图像,返回一个Mat对象 ...
CV_{元素比特数}{元素类型}C{通道数} 例如,最常见的CV_8UC3中: 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。
#defineCV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)#defineCV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)#defineCV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)#defineCV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)#defineCV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))#defineCV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)#defineCV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)#defineCV_...