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...
mat = cvCreateMat(9,10,CV_64FC3);//注意所申请矩阵元素的类型,不同的类型访问操作方法不同,但类似可推导,以此为例。 3. opencv中的多通道矩阵CvMat元素的访问方法总结如下: 4. 1. 5. mat(i,j,1): *(mat->data.db + i*(mat->step/8) + 3*j);//.db为double数据类型,step类型为int,代表矩...
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++) {
//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。
cv::Mat b(3, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 1)); cv::Vec3b vc3 = b.at<cv::Vec3b>(0, 0); int first = (int)vc3.val[0]; int second = (int)vc3.val[1]; int third = (int)vc3.val[2]; 在使用多通道变量类型时,同样需要注意at方法中数据变量类型与矩阵的数据变量类型相对...
void cv::Mat::create(int rows,int cols,int type)分配矩阵的存储单元，一般和默认构造函数配合使用 ...
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: ...