Mat类构造
opencv的安装,使用opencv前需要下载安装相应文件,具体可参照opencv安装教程.安装成功,并配置相关文件后即可使用cv中的库函数与命名空间。
Mat类介绍
数字图像本质是各种数据类型(uchar,float)构成的多维矩阵,彩色图像是三维矩阵,灰度图像可看做二维或者单通道的三维矩阵。Opencv中使用Mat类存储各种格式的图像,Mat类似Array,但有其自身所封装的特性。
Mat由矩阵头部和存储图像数据的存储空间两部分组成。矩阵头部包含对象的 大小、存储方法、存储地址,大小固定。存储空间大小由数据本身决定。
使用Mat类无需手动释放空间,当检测到矩阵头部是最后一次使用后,会自动释放该对象。
OpenCV文档中Mat的构造
对其中常用的几种介绍:
Mat对象的构造至少需要知道对象的大小size和类型type,大小即对象的行数与列数,类型则是对象的通道数目和数据类型。
-type的命名规则 CV_+depth+datatype+C+channelNum
CV_8UC3 : 8位uchar(unsigned char),3通道 ,BGR图像
CV_8UC1 : 8位uchar(unsigned char),1通道 ,灰度图像
CV_32UC1 :32位float,1通道
本文头文件以及使用的命名空间
#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
Size()构造
Size(int cols,int rows)函数,先列后行,与常用的习惯相反。
Mat::size() 返回对象的size也是先列后行。
//m2大小为[100,350],三通道,uchar类型
Mat m2(Size(350, 100), CV_8UC3);
cout << "m2 rows:" <<m2.rows <<"cols:"<<m2.cols << endl;
运行截图:m2 为100行,320列
指明三通道的取值,顺序是BGR,固定(0,0,255)。结果为红色
//m4大小[100,200],三通道,uchar类型,三通道值为(0,0,255)(B,G,R);
Mat m4(Size(200, 100), CV_8UC3,

本文详细介绍了OpenCV中的Mat类,包括其构造方法如Size()构造、行列构造、维度+数组构造、Vector构造、Rect构造和Range()构造,以及特殊矩阵构造如全零矩阵、全1矩阵、单位矩阵和对角矩阵的创建。通过实例展示了如何使用这些构造方法创建和操作Mat对象,同时提供了代码示例和运行结果,帮助理解Mat类在图像处理中的应用。

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