代码清单2-12在构造时赋值示例cv::Mata(2,2,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,255));//创建一个3通道矩阵,每个像素都是0,0,255cv::Matb(2,2,CV_8UC2,cv::Scalar(0,255));//创建一个2通道矩阵,每个像素都是0,255cv::Matc(2,2,CV_8UC1,cv::Scalar(255));//创建一个单通道矩阵,每个像素都是255...
void cv::Mat::convertTo(OutputArray m,int rtype,double alpha = 1,double beta = 0) const 1. 转换矩阵存储类型,具体计算公式如下: m(x,y)=saturate_cast(α(∗this)(x,y)+β) m是输入矩阵,rtype是目标类型,alpha是放缩系数,beta是增减标量 (5)copyTo函数 void cv::Mat::copyTo(OutputArray m...
1. Mat类是OpenCV中用于存储图像数据的类,它是一个多维数组,可以存储图像的像素值。 2. Mat类可以存储单通道灰度图像、三通道彩色图像,以及其他类型的图像数据。 三、Mat元素赋值的基本操作 1. 使用at方法对Mat元素进行赋值 Mat img = imread("image.jpg"); img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255; //对(i...
Mat mat_=Mat::zeros(Size(width,height),CV_8UC1);for(inti=0;i<height;i++)for(intj=0;j<width;j++) { mat_<uchar>(i,j)=value; } 正确赋值方法: Mat mat_=Mat::zeros(Size(width,height),CV_8UC1);for(inti=0;i<height;i++)for(intj=0;j<width;j++) { mat_<uchar>(i,j)=value...
cv::Mat M = cv::Mat::ones(height,width,<Type>) cv::Mat M = cv::Mat::zeros(height,width,<Type>) 4.对于小矩阵给定数值的赋值方法: cv::Mat M = (cv::Mat_<Type>(height,width) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0) 得到以下矩阵 M= ...
Mat类赋值: Mat(int rows,int cols,int type,const Scalar &s) 1. 例如:Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)) 创建了一个三通道的矩阵,第三层通道值为255,前两层为0,启动Image Watch查看效果如下: 其他方式(枚举法): Mat a=(Mat_<int>(3,3)<<1,2,3,4,5,6,7,8,9) ...
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) ex:Mat(3,2,CV_8UC1, Scalar(0)) //三行两列所有元素为0的一个矩阵 /*创建大小为size,类型为type,初始元素为s*/ Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s) /*将m赋值给新创建的对象*/ ...
Mat c=Mat::zeros(3,5,CV_32F);Mat a=Mat::ones(3,6,CV_32F);//对a的第一列进行赋值//a.col(0) = c.col(0);c.col(0).copyTo(a.col(0));//将c的1-5列赋值给a//a.colRange(1, 6) = c;c.copyTo(a.colRange(1,6));
> C++中的Mat类是OpenCV库中最核心的数据结构之一,用于表示图像和矩阵等二维、三维数据。Mat类的主要特点是可轻松地访问像素点,支持各种矩阵运算,可以实现各种图像处理算法。下面是一些常见的Mat操作: 1. 创建Mat对象:可以通过构造函数、静态方法或赋值操作符来创建Mat对象,例如: cv::Mat mat1; //创建空的Mat...
看,是不是很简单?一个3x3的double类型的矩阵,元素取值都是1;所有元素都减去1.5(也就是Python中所谓的broadcast广播,Matlab中也有类似的原生支持功能)。 实际上断点调试一下就发现没那么简单。1.5是double双精度浮点数,会被转换为Scalar对象;Mat对象和Scalar对象相减,结果是MatExpr类型,是做了转换才得到Mat类型的。等价...