OpenCV中Mat的type说明

最新推荐文章于 2025-06-04 00:46:46 发布

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#opencv #Mat

本文介绍了OpenCV中Mat类型对象的初始化，特别是type参数的重要性和含义。type决定了矩阵元素的类型和通道数，如CV_8UC1、CV_32FC3等，这些预定义常量定义了位数、数据类型和通道数。了解type对于正确处理矩阵操作，特别是通道管理和内存管理至关重要，避免潜在的错误和问题。

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在opencv中，对于矩阵的处理过程几乎是不可能避开Mat矩阵这一数据类型的，而在创建Mat类型对象的过程中，我们会在某些初始化阶段需要设定type参数，这一参数规定了所生成矩阵对象内部存储的数据的相应属性。而涉及type属性的常用初始化方法如下：

Mat::Mat(int rows, int cols, int type)

Mat::Mat(Size size, int type)

Mat::Mat(int rows, int cols, int type, constScalar& s)

Mat::Mat(Size size, int type, constScalar& s)

Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)

Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)

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Mat 的类型（type）

hyqsong的专栏

06-04

1万+

问题：如果Mat 中想存小数，那么声明是就要用CV_32FC1等浮点数的类型，并且在访问像素的时候，指向每一行（i行）的指针：不再是： uchar *data=src.ptr(i); 了（uchar 是0~255的无符号整数）而是用：float *data =src.ptr(i)。（以前不懂也没注意这个，程序一直出错）。 PS:因为再写颜色相关图的程序，需要保存一个掩码

opencv中Mat数据结构

weixin_42422991的博客

04-19

3003

opencv中Mat数据结构1 Mat类结构1.1 数据部分1.2 函数部分1.2.1 构造函数和析构函数1.2.2 运算符重载1.2.3 数据访问函数1.2.4 其它常用函数2 矩阵元素数据存储方式2.1 存储方式2.2 矩阵数据的读写（不用opencv） 1 Mat类结构 Mat是matrix矩阵的简写，Mat类中数据部分主要分为两个部分：头和数据指针。头中定义一些矩阵的行数、列数、通道数、维度等信息；数据指针中定义uchar* data的数据地址。函数部分主要包括大量构造函数、大量模版函数以及一些非

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OpenCV中Mat的type

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09-01

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opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值：来源：链接

OpenCV——Mat类及常用数据结构

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Mat是矩阵类（Matrix）的缩写，Mat由矩阵头（Header）和数据两部分组成。

OpenCV中CvMat或Mat的类型

SlimApp

02-21

1166

/****************************************************************************************\ * Matrix type (CvMat) * \***************

OpenCV之Mat.Type()

sono_io的博客

04-29

5446

opencv中Mat存在各种类型其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值： ...

opencv中mat的type

weixin_34206899的博客

05-02

222

type表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）,由type()返回，但是返回值是int型，不是OpenCV预定义的宏（CV_8UC1, CV_64FC1...),也就是说你用type函数得到的只是一个int型的数值，比如CV_8UC1返回的值是0，而不是CV_8UC1。 U（unsigned integer）表...

OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作

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Opencv中Mat类详细解读（学习笔记）

Xx_Studying的博客

12-29

1万+

基于windows10、vs2015、OpenCv4.1.0。目录 1、Mat类简介 2、Mat类的构造与赋值 2.1、Mat类的构造 2.2、Mat类的赋值 3、Mat类支持的运算 3.1Mat类的加减乘除运算： 3.2两个Mat类矩阵的乘法运算 4、Mat类元素的读取 4.1多通道数据的存储 4.2Mat类常用属性和成员方法 4.3通过at读取Mat类单通道矩阵的元素 4.4通过at读取Mat类多通道矩阵的元素 4.5通过指针ptr读取Mat矩阵种的元素 4.6通过迭代.

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FadePeople

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我们在使用ＯｐｅｎＣＶ中Ｍａｔ类型创建图像时，经常需要涉及到图像的类型，如单通道的灰度图和三通道的ＲＧＢ图等等，对应参数也有CV_8UC1、CV_8UC3等等，下面来举几个例子解释下参数含义：从上述方法中可以看出，一些初始化过程是需要对type参数进行设置，而参数type规定了矩阵中元素的类型以及矩阵通道数，它是在interface.h中定义的预定义常量，可以将其理解为CV_(位数）+（数据类...

OpenCV学习十七：OpenCV中Mat的type

Thomas会写字

02-24

6709

opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值： 1.Unsigned 8bits(一般的图像文件格式使用的大小)IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_8UCvMat数据结构参数：CV_8UC1，CV_...

OpenCV的透视转换关于Mat的type类型

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lijunhe1991的博客

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数值截断：如 16 位数据转 8 位时直接丢失高 8 位。符号错误：有符号类型与无符号类型混用（如 sbyte→byte）。内存越界：类型长度不匹配（如用 int 读取 byte 数据，导致读取 4 字节而非 1 字节）。正确匹配 MatType 与 C# 类型是避免像素值错误的核心，尤其是多通道场景（如彩色图像的 BGR 通道）和高精度场景（如浮点运算）。

Mat属性type，depth，step

dong87871311的博客

03-04

1828

opencv mat type

12-27

### OpenCV中`Mat`类型的详细介绍 #### 创建和初始化 `Mat` 在OpenCV库中，`cv::Mat`类用于表示图像或矩阵。可以使用多种方式创建`Mat`对象： - **通过构造函数**：可以直接指定尺寸、数据类型以及初始值来构建一个`Mat`对象。 ```cpp // 定义了一个大小为100x200像素，单通道8位无符号整数类型的矩阵 cv::Mat tmp(100, 200, CV_8U); std::cout << "构造Mat对象的高度为：" << tmp.rows << std::endl; std::cout << "构造Mat对象的宽度为：" << tmp.cols << std::endl; std::cout << "构造Mat对象的数据类型为：" << tmp.type() << std::endl;[^2] ``` - **从文件加载图像**：利用`cv::imread()`方法可以从磁盘上读取图片文件至内存中的`Mat`结构体里保存起来。 ```cpp // 加载一张PNG格式的彩色图作为RGBA四通道输入 cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.png", cv::IMREAD_UNCHANGED); if (!image.empty()) { // 转换成灰度模式存储于另一个变量gray之中 cv::Mat gray; cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_RGBA2GRAY); } else { std::cerr << "无法打开或找到给定路径下的图片!" << std::endl; }[^1] ``` #### 基本属性访问一旦有了`Mat`实例之后就可以方便地获取它的基本信息了，比如高度(`rows`)、宽度(`cols`)还有元素种类(`type`)等特性都很容易获得。 #### 对角线操作对于某些特定的应用场景下可能需要用到提取或者设置某个二维数组沿主对角线上各位置处数值的功能，在这种情况下我们可以调用成员函数`.diag()`来进行处理。 ```cpp // 构建源矩阵src及其对应的仅保留对角元的新版本dst cv::Mat src = (cv::Mat_<unsigned char>(3, 3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1); cv::Mat dst = src.diag(); std::cout << "原始矩阵:\n" << src << "\n"; std::cout << "只含对角线元素的结果:\n" << dst << "\n";[^3] ``` #### 形状变换有时候为了适应不同的算法需求或是简化计算过程，我们还需要改变现有张量的空间布局形式而不影响实际内容本身；这时就轮到了`.reshape()`出场啦！ ```cpp // 改变形状的同时保持总数量不变 cv::Mat reshaped_mat = original_mat.reshape(channels_count, new_shape_vector); ```