二、显示定义拷贝构造函数,使用深拷贝 对于简单的类,默认的拷贝构造函数一般就够用了,我们也没有必要再显式地定义一个功能类似的拷贝构造函数。但是当类持有其它资源时,例如动态分配的内存、指向其他数据的指针等,默认的拷贝构造函数就不能拷贝这些资源了,我们必须显式地定义拷贝构造函数,以完整地拷贝对象的所有数据。...
在OpenCV中,Mat对象的拷贝是一个重要的操作,它决定了数据在内存中的存储方式和共享情况。拷贝操作主要分为浅拷贝和深拷贝两种。下面将详细介绍这两种拷贝方式,并提供相应的代码示例。 1. 浅拷贝 浅拷贝仅创建了新的矩阵头(即Mat对象),但共用同一个内存空间。这意味着修改新对象的数据时,旧对象的数据也会相应改变...
至此,我们成功实现了"python opencv Mat 深拷贝"的过程。 总结 本文介绍了使用Python中的OpenCV库实现Mat深拷贝的方法。首先导入OpenCV库,然后读取图像并创建一个空白图像。接下来,使用cv2.copyTo()函数将原始图像的数据拷贝到空白图像中。最后,对拷贝后的图像进行修改,并使用cv2.imshow()函数显示原始图像和拷贝后的...
import cv2 import numpy as np """ Mat属性 dims:维度 rows:行数 cols:列数 depth:像素的位深 channels:通道数 RGB 3 size:矩阵大小type:类型 data:存放数据 Mat的深浅拷贝-在python中即ndarray的深浅拷贝 """ img = cv2.imread("./img/cat.jpeg") # 浅拷贝 == 原始数据的视图 形状可以不一致但数据...
在OpenCV中,Mat类使用非常广泛,对于Mat容器的拷贝方式将对程序运行效率产生很大的影响,在Mat中效率最高的浅拷贝,效率较低的是深拷贝。 1.什么是深拷贝和浅拷贝? 深拷贝:# 将数据拷贝到一段新的内存中,源数据和拷贝之后的数据在内存中相互独立,改变任何一个都不影响另外一个。
2、Mat深拷贝 C++中实现方式有两种: cv::Mat::clone() cv::Mat::copyTo() 将Data 也重新赋值一份,A 与 B 完全切断。 在Python中: img3 = img1.copy() 进行深拷贝后,进行图片处理时不影响原图片。 img1 = cv2.imread('../resource/cold.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img3 = img1.copy() img1[...
一、(1) 浅拷贝: Mat B; B = image // 第一种方式 Mat C(image); // 第二种方式 这两种方式称为浅copy,是由于它们有不同的矩阵头,但是它们共享内存空间,即指向一个矩阵。当图像矩阵发生变化时,两者相关联,都会变化。 (2)深拷贝 Mat B,C; ...
这由引用计数机制来处理。每当复制一个Mat对象的头,计数器就加一。当头清除掉,则计数器减一。当计数器为0时,释放矩阵存储空间。有时需要拷贝矩阵本身,OpenCV提供了cv::Mat::clone()和cv::Mat::copyTo()函数。(也就是深拷贝,相当于在内存中复制了图像矩阵的数据,而不是Mat对象的头和指针)。
OpenCV中的各种Mat类可能具有多种含义:它们既可以用来表示一副BGR图像,也可以用来保存浮点型的视差值或者某个图像一个ROI区域的临时表示。不幸的是,这些数据通常都较大,如果经常进行深拷贝会对程序性能造成严重影响。在CUDA上,内存分配甚至可能远比Kernel耗时。对此,OpenCV的策略是,cv::Mat类以及cv::cuda::GpuMat类对...
Mat的拷贝 在OpenCV中,拷贝Mat对象有多种方法,主要分为深拷贝和浅拷贝。 浅拷贝:创建一个新的Mat对象,这个对象与原始Mat共享同一数据。当原始Mat被修改时,浅拷贝也会反映这些更改。 深拷贝:创建一个新的Mat对象,并复制原始Mat的数据。修改原始Mat不会影响深拷贝的Mat。