OpenCV cv::Mat::checkVector方法的使用示例

最新推荐文章于 2024-12-29 21:45:31 发布

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉编程

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本文介绍了OpenCV中cv::Mat::checkVector方法，用于检查cv::Mat对象是否符合指定的向量类型和大小。通过示例代码详细解释了方法的用法，并提供了判断矩阵是否符合要求的逻辑。

OpenCV cv::Mat::checkVector方法的使用示例

cv::Mat::checkVector是OpenCV库中的一个函数，用于检查cv::Mat对象是否符合指定的向量类型和大小。在本文中，我们将展示如何使用cv::Mat::checkVector方法，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要确保已经安装了OpenCV库，并在程序中包含了相应的头文件。以下是一个使用cv::Mat::checkVector方法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
   
   
    // 创建一个3x3的整数矩阵
    cv

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OpenCV cv::Mat::checkVector用法的实例(附完整代码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

04-27

537

OpenCV cv::Mat::checkVector用法的实例OpenCV cv::Mat::checkVector用法的实例 OpenCV cv::Mat::checkVector用法的实例 #include <opencv2/core.hpp> int main() { //! [example-2d] cv::Mat mat(20, 1, CV_32FC2); int n = mat.checkVector(2); CV_Assert(n == 20);

“使用OpenCV进行向量检测“——检查输入向量是否为2维且数据类型为32位浮点数

03-25

478

OpenCV提供了一个名为"checkVector()“的函数，可以检查输入向量是否符合特定条件。总之，OpenCV中的"checkVector()"函数可以方便地检查向量是否满足特定条件，这对于数字图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发人员来说非常有用。在本文中，我们将研究OpenCV中的向量检测。在这个例子中，我们创建了一个2维32位浮点数向量，并使用"checkVector()“函数检查它。“使用OpenCV进行向量检测”——检查输入向量是否为2维且数据类型为32位浮点数。

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opencv Mat 函数--CheckVector

datouniao1的博客

07-27

1576

学习opencv ，我们需要对opencv的含税有点了解，实现什么样子的功能，以及如何实现下面我们一次来看checkVector这个函数， int org.opencv.core.Mat.checkVector(int elemChannels) elemChannels 的取值单通道单通道：取值==矩阵的列数返回结果：矩阵的行数我们来验证一个这个理解是否正确 Mat truth = new Mat(4, 10, CvType.CV_8...

OpenCV checkVector()函数说明与C++代码举例

独步天秤的博客

03-02

2959

说明检查这个Mat是否为Vector 源码 int Mat::checkVector(int _elemChannels, int _depth, bool _requireContinuous) const { return data && (depth() == _depth || _depth <= 0) && (isC...

checkVector()

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1019

opencv 里 Mat 类的成员函数。 checkVector int Mat::checkVector(int _elemChannels, int _depth, bool _requireContinuous) const { return data && (depth() == _depth || _depth <= 0) && ...

OpenCV中的cv::Mat函数将数据写入txt文件

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OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多有用的函数和类来处理图像和视频。其中，cv::Mat是一个非常重要的类，它可以用来存储和处理图像和矩阵数据。在使用OpenCV进行图像处理的过程中，经常会涉及到将...

C++opencv中std::vector＜Mat＞和split

xiaofeixia002X的博客

02-19

652

在C++中使用OpenCV库时，声明创建了一个std::vector容器，该容器用于存储cv::Mat对象。cv::Mat是OpenCV中用于表示图像的核心数据结构，可以存储实际的图像数据、图像的尺寸、类型等信息。使用允许你处理和存储多个图像，这在很多图像处理任务中非常有用，如处理视频帧、存储图像处理的中间结果等。

矩阵运算提速——玩转opencv::Mat

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12-29

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/ 定义4维矩阵，大小为2x3x4x5，数据类型为CV_32F（32位浮点数）// 填充矩阵i < 2;++l) {mat4D.atfloatfloat// 输出矩阵的形状和内容std::cout

OpenCV中的cv::Mat详解

EneDev的博客

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765

我们了解了如何创建cv::Mat对象、访问和修改像素值、获取图像尺寸以及复制cv::Mat对象。在OpenCV中，cv::Mat是一个重要的类，用于表示图像和矩阵数据。cv::Mat类还提供了许多其他有用的方法，例如加载和保存图像、图像缩放、图像平滑、图像变换等。其中，rows表示矩阵的行数，cols表示矩阵的列数，type表示矩阵的数据类型，例如CV_8UC1表示8位无符号单通道图像。上述代码中，mat2是通过复制mat1的数据而创建的新的cv::Mat对象。其中，data是一个指向已有数据的指针。

opencv的一些函数

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opencv的一些函数 countNonZero(): 计算物体的像素或面积常需要用到计算矩阵中的非零元素个数，OpenCV中使用countNonZero()函数实现。图像基本运算: bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0 bitwise_...

opencv生成日志_OpenCV-Core学习日志：Mat要点总结

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12-22

170

1.基础成员(1)类型成员int flags：与深度和通道数等相关int depth()：CV_[位数8/16/32/64][类型U/S/F]int type()：CV_[位数8/16/32/64][类型U/S/F][前缀C][通道数1/2/3/4/(X)]int channels()：通道数(2)维度成员int dims：维数且恒≥2Matsize size：size[k]=p[k]=第k维点数...

Opencv Mat 类详解以及像素点基本读取方法

疯狂挖掘机的博客

08-11

7459

上一节已经介绍了Opnecv的基本构成，下面正式介绍如何使用opencv。 1.Mat类 class CV_EXPORTS Mat { public: //! default constructor Mat(); //! constructs 2D matrix of the specified size and type // (_type is CV

OpenCv学习笔记(九)再谈OpenCv中Mat类源码的详细解读

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3546

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OpenCV学习笔记：矩阵/向量处理

RToax

05-04

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环境：CentOS7g++ (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16)$ pkg-config --modversion opencv 2.4.13总体上讲：1.OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。2.在OpenCV中向量被当做是有一个维数为1的N维矩阵.3.矩阵按行-行方式存储，每行以4字节（32位）对...

src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) ==4

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08-14

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src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) ==4

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05-01

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有些情况, 我们会需要提取直线的详细参数, 下面介绍如何提取直线即便是在现实中的直线, 在图像中能找到对应绝对直线的特征也是很难的, 所以一般是采用近似的方法比如投票法(霍夫变换等), 拟合法(最小二乘,RANSAC等). 当然他们之间也可以互相结合使用

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qq_40152706的博客

05-08

2976

解决传入相同图片时出现error。链接地址：https://stackoverflow.com/questions/8520250/opencv-cvfindhomography-runtime-error

Opencv249和Opencv3.0以上的 SolvePnp函数详解（附带程序、算例）

最新发布

08-01

<think>我们正在解决如何在C++ OpenCV中找到cv::Mat矩阵的最大值或最小值的问题。根据OpenCV文档，我们可以使用以下函数： 1. cv::minMaxLoc - 用于单通道矩阵（或特定通道） 2. 对于多通道矩阵，可能需要分离通道或使用其他方法步骤： 1. 检查矩阵是否为空 2. 确定矩阵的通道数和深度（数据类型） 3. 根据通道数选择处理方法：单通道：直接使用minMaxLoc 多通道：可以分别对每个通道求极值，或者将多通道矩阵重新塑造成单通道（但这样会改变结构，通常我们更关心每个通道的极值）注意：minMaxLoc只能处理单通道，所以多通道矩阵需要分通道处理。另外，如果矩阵有多个相同的最值位置，minMaxLoc默认返回第一个出现的位置。如果需要所有位置，则需要遍历矩阵。我们将提供两种方法：方法1：使用minMaxLoc（单通道）方法2：处理多通道矩阵（分别对每个通道求极值）同时，我们也可以使用cv::reduce或cv::min/max函数来求每行或每列的极值，但这里我们关注全局极值。代码示例：</think># 在 C++ OpenCV 中查找 cv::Mat 矩阵的最大值和最小值在 OpenCV 中查找矩阵的最大值和最小值是常见的图像处理任务，可以使用 `cv::minMaxLoc()` 函数高效实现。该函数可以处理单通道和多通道矩阵，并返回极值及其位置。 ## 核心函数：cv::minMaxLoc() ```cpp void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, Point* minLoc = 0, Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray()); ``` 参数说明： - `src`：输入矩阵（单通道或多通道） - `minVal`：返回的最小值指针 - `maxVal`：返回的最大值指针 - `minLoc`：返回的最小值位置指针（仅单通道有效） - `maxLoc`：返回的最大值位置指针（仅单通道有效） - `mask`：可选掩码矩阵 ## 完整代码实现 ### 单通道矩阵示例 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 创建单通道矩阵 cv::Mat mat = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90); double minVal, maxVal; cv::Point minLoc, maxLoc; // 查找最小值和最大值及其位置 cv::minMaxLoc(mat, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); std::cout << "单通道矩阵:\n" << mat << "\n\n"; std::cout << "最小值: " << minVal << " 位置: (" << minLoc.x << ", " << minLoc.y << ")\n"; std::cout << "最大值: " << maxVal << " 位置: (" << maxLoc.x << ", " << maxLoc.y << ")\n"; return 0; } ``` ### 多通道矩阵（如 RGB 图像）示例 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 创建多通道矩阵（3通道） cv::Mat mat(3, 3, CV_8UC3); mat.forEach<cv::Vec3b>([](cv::Vec3b& pixel, const int* position) { pixel[0] = position[0] * 30; // 蓝色通道 pixel[1] = position[1] * 30; // 绿色通道 pixel[2] = position[0] + position[1] * 10; // 红色通道 }); std::cout << "多通道矩阵:\n" << mat << "\n\n"; // 分离通道处理 std::vector<cv::Mat> channels; cv::split(mat, channels); for (int i = 0; i < channels.size(); i++) { double minVal, maxVal; cv::Point minLoc, maxLoc; cv::minMaxLoc(channels[i], &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); std::cout << "通道 " << i << ":\n"; std::cout << " 最小值: " << minVal << " 位置: (" << minLoc.x << ", " << minLoc.y << ")\n"; std::cout << " 最大值: " << maxVal << " 位置: (" << maxLoc.x << ", " << maxLoc.y << ")\n"; } return 0; } ``` ## 关键注意事项 1. **通道限制**： - `minLoc` 和 `maxLoc` 参数仅适用于**单通道**矩阵 - 对于多通道矩阵，需要先使用 `cv::split()` 分离通道再处理 2. **数据类型兼容性**： - 函数支持所有数值类型（`CV_8U`, `CV_32F` 等） - 对于浮点矩阵，位置信息仍以整数坐标返回 3. **掩码操作**： ```cpp cv::Mat mask = (mat > 50); // 创建大于50的掩码 cv::minMaxLoc(mat, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, mask); ``` 4. **仅获取值（忽略位置）**： ```cpp double min, max; cv::minMaxLoc(mat, &min, &max); ``` 5. **性能优化**： - 对于大型矩阵，处理前可降采样 - 使用 `cv::reduce()` 进行行/列级统计 ## 数学原理 `cv::minMaxLoc()` 函数高效实现的数学基础是分治策略： $$\text{minVal} = \min_{i,j} \text{src}(i,j)$$ $$\text{maxVal} = \max_{i,j} \text{src}(i,j)$$ 其中 $(i,j)$ 表示矩阵中的位置坐标。对于 $m \times n$ 矩阵，算法时间复杂度为 $O(mn)$[^4]。 ## 应用场景 1. 图像对比度分析 2. 特征点检测（如寻找最亮点） 3. 直方图均衡化的预处理 4. 图像二值化的阈值确定 5. 异常值检测