前言  本文将介绍 OpenCV 中的矩阵结构 CvMat 并提供几个很常用的矩阵使用方法。  更多的矩阵处理函数还请参阅相关资料。CvMat 的类型定义 1 typedef struct CvMat 2 { 3 int type; // 数据类型 4 int step; // 行长度 5 int* refcount; /* 内部使用
综述Mat类可以被看做是opencv中C++版本的矩阵类,替代原来C版本的矩阵结构体CvMat和图像结构体IplImage;Mat最大的优势跟STL的兼容性很好,有很多类似于STL的操作。但是Mat远远强于后者;Mat是一种高效的数据类型,它对内存进行动态的管理,不需要之前用户手动的管理内存。Mat类定义Mat类定义于core.hpp中,主要包含有两部分数据:一部分是矩阵头(matrix head
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转载自xiahouzuoxin原文 OpenCV基础篇之Mat数据结构 程序及分析/* * FileName : MatObj.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Thu 15 May 2014 ...
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基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase
1.2 Mat的内存管理图像数据量大,不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构,需要用户自己管理内存,在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式,内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中,图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码:Mat A = Mat::zeros(800,600, C
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1 cv::Mat    cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在<opencv2/core/core.hpp>中。 class CV_EXPORTS Mat { public: //a lot of methods … /*! includes several bit-fields: - the ma
一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha;Scalar s; //Scalar 是一个结构体,常用来存储像素,比如Scalar s; s=cvGet2D(pImg,x,y); s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法 I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I); add(I1,I2,dst
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Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度,但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大,精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字,分别代表不同的位数,对应关系如下:enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_
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OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例    CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵: 方式一、逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMa
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//<学习OPENCV>第3章 //数据结构基本操作 #include<cv.h> #include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <cxcore.h> #include<
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g++ arry_cv.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`    我试图使用imshow功能显示CV_32F类型的图像,但它显示一个WHITE图像。在Documentation中,它给出的浮点图像将映射到0-255并显示,但它只显示一个白色图像。我尝试将其转换为CV_8U使用Mat A=Mat::ones(300,300,CV_32F
我记得开始接触OpenCV就是因为一个算法里面需要2维动态数组,那时候看core这部分也算是走马观花吧,随着使用的增多,对Mat这个结构越来越喜爱,也觉得有必要温故而知新,于是这次再看看MatMat最大的优势跟STL很相似,都是对内存进行动态的管理,不需要之前用户手动的管理内存,对于一些大型的开发,有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多,这显然是不合适的。除了
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实现的时间还要多,这显然是不合适
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 1.Mat与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题,是面向对象的数据结构Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数(1)构造函数(2)其他方法void copyTo(Mat ma
Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框(普通的与旋转的矩形框)绘制连续多个矩形:捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op
1. 为什么要引入 Mat 图像容器?在计算机看来,一幅图像对应的是矩阵,矩阵包含了所有像素点的强度值。获取并存储这些像素值,可以使计算机图像处理简化为数值矩阵及描述矩阵信息的处理。OpenCV 是如何存储图像的呢?2001年 OpenCV 刚出现的时候,是基于 C 语言接口而建的。为了在内存中存放图像,当时采用名为 IplImage 的 C 语言结构体。这种方法的最大弊端是:用户必须手动管理内存
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  在Learning OpenCV书中,讲到一个基础数据类型CvMat,其中有一段程序:1 Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix 2 float sum( const CvMat* mat ) { 3 4 float s = 0.0f; 5 for(int row=0; row&l
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Opencv1.0中存储图像的变量类型一般为cvMat和IpLImage,现在一般不用了。在Opencv2.0以后引入了Mat类,其好处是:1.不用手动开辟空间 2.不必在不需要时立即释放,这样使得开发效率大大提高。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成。Mat类表示一个n维的密集数值单通道或多通道数组,可用来存储实数和复数的向量和矩阵、图像类等。下面是Mat类的代码class C
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该篇围绕Core Functionality模块进行展开该模块的主要作用是成为构建opencv更多高级功能的基础核心层。Mat基础图像存储数据结构Mat对象赋值给其他Mat变量将会共享一个地址;当使用赋值运算符和复制构造函数时仅复制标头,清除最后一个赋值的对象图像矩阵,将会清空所有存储该矩阵数据的Mat对象;使用clone()和copyTo()将会创建不共用的图像数据指针。Mat A, C; M
一.数字图像的储存数字图像存储时,我们存储的是图像中像素点的数值,对应的是一个数字矩阵。2.Mat的储存1.OPENCV1基于C接口定义的图像存储格式Ipllmage*,直接暴露内存,如果忘记释放内存,就会造成内存泄漏。二.从OPENCV2开始,使用Mat类储存图像,具有以下优势:(1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理 (2)Mat类由两部分数据组成:矩阵头(包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址
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