1、声明一个 IplImage指针*dst,并进行数据深度转换dst的数据部分在数值上与src的值一致,而其深度转换成了64F。 其中深度指的是每一个像素的位数(bits),在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字,分别代表不同的位数:enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV...
四、要改变通道数,要使用 cv::cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY); 3通道就转化成了单通道 Mat_<uchar>---CV_8U Mat<char>---CV_8S Nat_<short>---CV_16S Mat_<ushort>---CV_16U Mat_<int>---CV_32S Mat_<float>---CV_32F Mat_<double>---CV_64F...
5.Signed 32bits IplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_32S CvMat数据结构参数:CV_32SC1,CV_32SC2,CV_32SC3,CV_32SC4 6.Float 32bits IplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_32F CvMat数据结构参数:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3,CV_32FC4 7.Double 64bits CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3,C...
int rows = mat1.rows; //获取Mat对象的行数 int cols = mat2.cols; //获取Mat对象的列数 int type = mat3.type(); //获取Mat对象的像素类型 5. 矩阵运算:可以利用Mat对象进行各种矩阵运算,例如: cv::Mat mat5 = mat2 * 2; //将Mat对象中所有像素值乘以2 cv::Mat mat6 = mat2 + mat3...
int main() { Mat img = imread("1.jpg"); resize(img, img, Size(375, 500));//resize为500*375的图像 cvtColor(img, img, CV_RGB2GRAY);//转为灰度图 imshow("gray_ori", img); for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
CvMat:矩阵头 1. 2. int type; 3. int step: 4. int* refcount; 5. union{ 6. uchar* ptr; 7. short* s; 8. int* i; 9. float* fl; 10. double* db; 11. }data; 12. union{ 13. int rows; 14. int heights; 15. };
//先转为32F img.convertTo(img, 5); //再转为小数 img = img / 65535; 平常我们对Mat做一些比较复杂的运算,都需要搞清楚参数的范围,最好转为32F的来进行复杂计算,否则可能会因为溢出和截断而产生莫名其妙的BUG。 结语 以上就是关于OpenCV Mat类型的相关知识。
4 IplImage* vs Mat:IplImage是OpenCV中C语言的图像类型;Mat是OpenCV中C++语言的图像类型;Mat转换IplImage//! converts header to IplImage; no data is copied operator IplImage() const;举例：Mat img；IplImage *src；src=&IplImage（img）；IplImage转换Mat//! converts old-style IplImage to the new...
但面对一大堆代码,我们有时并不清楚当前的矩阵元素究竟是什么类型,这篇文章就是以cv::Mat类为例来解决这个问题。 cv::Mat类的对象有一个成员函数 type() 用来返回矩阵元素的数据类型,返回值是 int 类型,不同的返回值代表不同的类型。OpenCV Reference Manual 中对 type() 的解释如下所示: ...
它尽可能高效。QImage Mat2QImage(const cv::Mat3b &src)&...