opencv3中图形存储基本为Mat格式，如果我们想获取像素点的灰度值或者RGB值，可以通过image.at<uchar>(i,j)的方式轻松获取。Mat类中的at方法对于获取图像矩阵某点的RGB值或者改变某点的值很方便，对于单通道的图像，则可以使用： image.at<uchar>(i, j) 其中有一个要注意的地方是i对应的是点的y坐标，j对应的是点的x坐标，而不是我
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2024-05-10 10:00:04
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1.Mat基础
在计算机内存中，数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中，数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵，它主要包含两部分：矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。
矩阵头主要包含，矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。
矩阵头的大小是一个常数，不会随着图像的大小而改变，但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变，通常数据量会很大，比矩阵头大几个数
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2024-03-13 21:26:47
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MAT 本博文介绍了Mat的使用，基本上是参照opencv_tutorials翻译的，可能存在一些理解上的偏差，欢迎指正。 OpenCV在2001年开始起使用。那时候库文件是用C的接口写的，用一个IplImage的C结构存储图像，在老版本的教科书和说明书中你仍可以看到。这种方式导致了内存管理方面的问题，用户不得不自己去释放内存空间。不过为方便使用，现在opencv已经开发了C+
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2024-03-12 12:44:16
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一、图像存储器OpenCV提供了一个Mat类用于存储矩阵数据。Mat类用来保存矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。Mat类分为矩阵头和指向存储数据的矩阵指针的两部分。矩阵头中包含矩阵的尺寸、存储方法、地址和引用次数。矩阵头的大小是一个常数，不随着矩阵尺寸的大小而改变。创建Mat类：Mat a; //创建一个名为a的矩阵头
a = imread("j2.png");//向
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2024-02-23 09:26:04
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操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）http://www.ubuntu.org.cn/download/desktop 桌面版ubuntu16.04 下载内容：前言： cv::Mat类结构被视为Opencv所有C++实现的核心，其所有主要函数都或是cv::Mat类的成员，或是将cv::Mat作为参数，或是返回一个cv::Mat类型。 参考 ： opencv c
数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点，如下： 数值矩阵在 OpenCV 中用 Mat 表示，它是一种非常重要的数据结构，因为 OpenCV 中的大部分函数都和 Mat 有关：成员函数；参数；返回值 1 Mat 简介N 维稠密矩阵，与之相对的是稀疏矩阵 (只
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2024-03-28 18:28:11
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图像容器Mat一幅图片（数字图像）是一个像素点矩阵刚开始的OpenCV，一直是C语言，也就是需要手动管理内存，必须release掉，否则会内存泄露2.0时代以后，引入了C++类概念，广义上可以自动内存管理Mat类：（1）不必手动开辟空间（2）不必再不需要时立即释放空间Mat类由两部分数据组成：矩阵头（矩阵尺寸+存储方法+存储地址）指向存储所有像素值得矩阵的指针为了解决传递图像时需要复制矩阵、降低程
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2024-02-22 14:03:20
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一、矩阵1.加法2.减法3.乘法4.除法5.转换6.其他7.运算符8.比较9.按位运算：10.最值11.行列式运算二.初始化三.矩阵读取和修改(1)1个通道：(2)3个通道：四.较复杂运算五、其他数据结构 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;
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2024-04-19 13:42:47
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（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。但对于多通道的非unsigned char类型矩阵来说，以上方法都不好（注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数
学弟学妹们开始学opencv了，参看的书籍是毛星云的《oepncv3编程入门》，编程环境是用的VS2017或VS2019，该项目是给他们留的第一次作业，作业内容：
读取一张图片，在该图片上截取一个ROI区域，将截取的图片在一个新的窗口内展示，并将该图片保持到工程目录下。这个题一点也不难，因为书上给的例程已经可以完成大部分工作，只需要自己添加几行代码就可以实现上述功能，但添加这几
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2024-08-15 08:55:00
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多通道的Mat类矩阵是一个类似于三维的数据，而计算机的存储空间是一个二维空间，因此Mat类矩阵在计算机存储时是将三维数据变成二维数据，先存储第一个元素每个通道的数据，之后再存储第二个元素每个通道的数据。每一行的元素都按照这种方式进行存储，因此如果我们找到了每个元素的起始位置，便可以找到这个元素中每个通道的数据 Mat类常用的属性 Mat a = Mat(3, 4, CV_32F
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2024-02-17 16:40:29
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一、数字图像存储概述数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。二、Mat的存储1、OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*，直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。2、从OpenCV2开始，开始使用Mat类存储图像，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、存储方法、存
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2023-11-29 08:35:48
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一、Mat中图像像素的访问方式1.ptr操作和指针-高效的方式这种方式基于.ptr的操作，也是比较推荐的遍历图像的方式。/** @Method 1: the efficient method
accept grayscale image and RGB image */
int ScanImageEfficiet(Ma
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2024-04-14 08:48:50
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大纲Mat类Point类Scalar类Size类Rect类一、Mat类 Mat是Opencv中的通用矩阵类型，我们通常将它作为图片的容器，它包含了矩阵头（包含矩阵尺寸，储存方法，储存地址等信息）和指向储存所有点值的指针。其创建方法如下：1.使用Mat()构造函数 对于二维多通道的Mat类型，我们通常可以用如下形式来构建：Mat test(2,3,CV_8UC3,Scalar(0,22,23));前
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2024-03-12 11:20:54
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1. Mat是Opencv转向C++后设计的图像类，替代原来的IpIImage和cvMat。 2. Mat类由两个数据部分组成： (1)矩阵信息头（包含矩阵尺寸，储存方法，储存地址等信息） (2)指向储存所有像素值的矩阵(根据所选储存方法不同，矩阵的维数不同)。 3. Mat的内存是自动分配和释放的。 4. 为了减小在函数中传递图像的开销，M
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2024-03-20 20:03:55
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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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2024-03-07 12:07:54
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Mat类很久以前opencv还只是提供ｃ接口的一个库。那时它使用一种ｃ语言的结构体叫做IplImage来存储图像。后来实在是受不了了，因为使用ｃ语言接口的用户需要自己来管理内存，实在特别麻烦并且容易出错。opencv维护者们就使用c++又翻新了一遍opencv库。新版本中（2.0往后）支持使用Mat来存储图像。Mat的组成Mat主要由两部分组成：矩阵头信息：主要是矩阵大小、矩阵存储方法、矩阵地址等
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2024-03-28 08:28:54
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Mat
OpenCV 自 2001 年出现以来。在那些日子里库是围绕C接口构建的。在那些日子里，他们使用名为IplImage C 的结构在内存中存储图像。这是您将在大多数较旧的教程和教材中看到的那个。使用这个结构的问题是将 C 语言的所有负面效果都摆到了桌面上。最大的问题是手动管理。它是建立在用户来负责处理内存分配和解除分配的
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2024-06-16 16:13:04
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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Mat。Mat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。除了有些
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2024-04-28 22:30:41
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在《OpenCV Mat主要用法(1)》主要是详细分析了Mat类中的主要Method用法，可以了解到Mat中常用的创建，访问，变量等一些方法，但是有时候还远远不够。OpenCV Mat主要功能就是将图片信息统一保存到Mat 矩阵中，使之能够按照矩阵的方式进行各种算法的演进，但实际上Mat存储方式为矩阵，为了使用方便就应该提供各种常见的加减乘除矩阵式操作方式，如果每次让开发人员来自己实现两个矩阵的加
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2023-11-29 15:08:27
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