OpenCV type to str

最新推荐文章于 2024-07-05 16:30:08 发布
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#opencv #调试

本文介绍了一个用于调试的函数，该函数接收整型输入并返回表示元素类型的字符串。通过一系列的位操作和switch-case结构，实现了不同整型数据类型的转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

简介

这是一个可以用于调试的函数，以整型类型作为输入，输出一个标识元素类型的字符串。

代码

string type2str(int type) {
    string r;
    uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK;
    uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT);
    switch (depth) {
    case  CV_8U: r =   "8U"; break;
    case  CV_8S: r =   "8S"; break;
    case CV_16U: r =  "16U"; break;
    case CV_16S: r =  "16S"; break;
    case CV_32S: r =  "32S"; break;
    case CV_32F: r =  "32F"; break;
    case CV_64F: r =  "64F"; break;
    default:     r = "User"; break;
    }
    r += "C";
    r += (chans + '0');
    return r;
}

测试与结果

测试程序

Mat a(3,3,CV_8UC3);
cout << type2str(a.type()) << endl;

输出结果

8UC3
计算机视觉实战--OpenCV进行红绿灯识别
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  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...
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OpenCV进行红绿灯识别
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在爬虫开发中，了解数据的分类对于选择合适的处理方法是非常重要的。这篇文章详细介绍了爬虫中数据的分类，包括结构化数据和非结构化数据，并提供了具体的处理方法和示例。通过实际的代码示例和图像，展示了如何识别和处理不同类型的数据。为了更深入地了解数据的分类和处理方法，建议阅读相关的文档和教程，实践不同的爬虫项目，并学习使用各种库和工具，如。结构化数据是指具有固定格式和模式的数据，常见的结构化数据格式包括JSON和XML。非结构化数据没有固定的格式，如HTML文档，通常需要特定的方法来提取信息。
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OpenCV中CvMat或Mat的类型
SlimApp
02-21 1166
/****************************************************************************************\ *                                  Matrix type (CvMat)                                   * \***************
opencv type 对应表
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04-10 3700
+--------+----+----+----+----+------+------+------+------+ | | C1 | C2 | C3 | C4 | C(5) | C(6) | C(7) | C(8) | +--------+----+----+----+----+------+------+------+------+ | CV_8U | 0 | 8 | 16 | 24 | 32 | 40 | 48 | 56 | | CV_8S | 1 | 9 |...
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对于opencv的depth宏定义 将一些数字转换成二进制，可以猜测的差不多了 ‭00000000 00000000 00000000 00000000‬ NUM:0 ‭00000000 00000000 00000000 00000001‬ NUM:1 ‭00000000 00000000 00000000 00000010‬ NUM:2 ‭0000000...
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opencv获取图像属性代码
最新发布
05-10
<think>好的，我现在需要解决用户的问题，他们想用OpenCV获取图像属性的代码示例。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 根据引用[1]，用户提到了使用C++的OpenCV代码来获取图像属性，比如通道数。示例中使用了image.channels()，并且展示了如何创建Mat对象。引用[3]和[4]则展示了Python的代码，包括读取、显示和保存图像，以及转换颜色空间。引用[5]提到像素数据类型，包括深度和通道数，可以通过image.type()获取。这些信息都是相关的。 用户明确要求代码示例，而且可能更倾向于Python，因为他们在示例中提供了Python的代码。不过，之前的引用[1]是C++的，所以可能需要同时提供两种语言的例子，或者确认用户需要的语言。不过，用户最后的问题是用OpenCV获取图像属性，而引用的示例中有Python和C++，所以可能需要两种都提供，或者询问用户偏好。但根据用户当前的问题，直接给出两种可能更好，或者根据用户历史提问判断。比如用户之前的示例可能更偏向Python，但引用[1]是C++，所以需要明确。 用户的问题里没有指定语言，但引用的资料里有C++和Python的示例，所以可能需要提供两种语言的代码。但考虑到用户最近的问题可能更常用Python，所以可能需要以Python为主，同时提供C++的示例。不过需要看用户的需求。或者，可能用户希望看到两种，但需要确认。 接下来，我需要确保代码正确，符合OpenCV的方法。例如，在Python中，图像的形状是img.shape，返回行数、列数和通道数。而type()对应的是dtype，但在Python中可能用img.dtype来获取数据类型。而C++中的image.type()返回的是CV_8UC3这样的类型。 然后，用户可能需要获取图像的宽度、高度、通道数、数据类型、总像素数等信息。在Python中，宽度是shape[1]，高度是shape[0]，通道数是shape[2]。在C++中，使用cols、rows、channels()等方法。 另外，引用[5]提到像素数据类型是组合了深度和通道数的，比如CV_8UC3，所以在C++中，可以通过type()方法获取，然后解析这个类型。Python中可能同样需要处理dtype，但通常直接显示数据类型如uint8。 需要确保代码示例的正确性，例如在Python中，如果图像是灰度图，那么shape可能只有两个值，所以需要处理这种情况。比如使用条件判断是否有通道数。 此外，用户可能需要完整的代码示例，包括读取图像、显示属性，所以需要构造一个完整的例子，包括imread、检查是否成功读取，然后输出各个属性。 在引用[3]中，Python示例展示了读取、显示和保存图像，但没有获取属性的部分。引用[4]的Python代码转换灰度图，同样没有属性部分。所以需要综合这些，构建完整的示例。 总结步骤： 1. 读取图像（检查是否成功） 2. 获取宽度、高度、通道数 3. 获取数据类型 4. 显示或输出这些信息 对于Python代码，可能的写法： import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") if img is None: print("读取失败") else: h, w = img.shape[:2] channels = img.shape[2] if len(img.shape) == 3 else 1 dtype = img.dtype print(f"宽度: {w}, 高度: {h}, 通道数: {channels}, 数据类型: {dtype}") 不过需要注意，当图像是灰度图时，shape只有两个维度，所以需要处理这种情况。例如： h, w = img.shape[:2] channels = img.shape[2] if len(img.shape) ==3 else 1 对于C++代码，参考引用[1]中的例子： Mat image = imread("image.jpg"); if(image.empty()) { cout << "读取失败" << endl; } else { cout << "宽度: " << image.cols << endl; cout << "高度: " << image.rows << endl; cout << "通道数: " << image.channels() << endl; cout << "数据类型: " << image.type() << endl; // 这里需要将type()转换为可读的格式，比如CV_8UC3 } 不过，C++中的image.type()返回的是一个整数，代表数据类型和通道数，比如CV_8UC3对应的是16（因为CV_8U是0，通道数3-1=2，所以 type = CV_8U + (3-1)*8 = 0 + 16 = 16？需要查证）。可能需要编写一个函数将type()的返回值转换为可读的字符串，比如： string type2str(int type) { string r; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT); switch ( depth ) { case CV_8U: r = "8U"; break; case CV_8S: r = "8S"; break; case CV_16U: r = "16U"; break; case CV_16S: r = "16S"; break; case CV_32S: r = "32S"; break; case CV_32F: r = "32F"; break; case CV_64F: r = "64F"; break; default: r = "User"; break; } r += "C"; r += (chans+'0'); return r; } 然后在代码中调用： cout << "数据类型: " << type2str(image.type()) << endl; 这样用户才能理解类型。 综上，我需要提供Python和C++的代码示例，分别展示如何获取图像属性，并在C++中处理数据类型的显示。同时，需要确保代码正确，比如检查图像是否成功读取，处理灰度图的情况等。 另外，用户可能希望示例代码尽可能完整，可以直接运行，所以在Python中可能需要添加imshow和waitKey，但根据用户的问题，主要关注获取属性，所以可能不需要显示图像，但引用中的示例有显示部分，可能需要包含，但用户的问题更侧重于获取属性，所以可以简化。 现在，整理Python和C++的代码示例，确保语法正确，并符合用户提供的引用中的格式，比如使用正确的函数名和属性。 最后，生成相关问题，可能需要包括如何获取其他属性，处理不同数据类型，或者检查图像是否加载成功等。</think>### 使用OpenCV获取图像属性的代码示例 以下是Python和C++两种语言的实现示例，可获取图像的宽度、高度、通道数、数据类型等核心属性。 --- #### **Python实现** ```python import cv2 # 读取图像（支持彩色/灰度图） image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_ANYCOLOR) if image is None: print("图像读取失败") else: # 基础属性 height, width = image.shape[:2] channels = image.shape[2] if len(image.shape) == 3 else 1 dtype = image.dtype # 总像素与数据类型解析 print(f"宽度: {width}\n高度: {height}\n通道数: {channels}") print(f"数据类型: {dtype} (uint8表示8位无符号整数)") print(f"总像素数: {width * height * channels}") ``` --- #### **C++实现** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; string type2str(int type) { string type_str; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT); switch(depth) { case CV_8U: type_str = "8U"; break; case CV_8S: type_str = "8S"; break; case CV_16U: type_str = "16U"; break; case CV_16S: type_str = "16S"; break; case CV_32S: type_str = "32S"; break; case CV_32F: type_str = "32F"; break; case CV_64F: type_str = "64F"; break; default: type_str = "Unknown"; } return type_str + "C" + to_string(chans); } int main() { Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); if(image.empty()) { cout << "图像读取失败" << endl; return -1; } cout << "宽度: " << image.cols << "\n高度: " << image.rows << "\n通道数: " << image.channels() << "\n数据类型: " << type2str(image.type()) << endl; return 0; } ``` --- ### **关键属性说明** 1. **宽度/高度** - Python: `image.shape[1]` 和 `image.shape[0]` - C++: `image.cols` 和 `image.rows` 表示图像的像素维度，例如$320 \times 240$[^1]。 2. **通道数** - Python: `image.shape[2]`（仅彩色图有效，灰度图为`1`） - C++: `image.channels()` 表示颜色通道数量（如RGB为$3$通道，灰度图为$1$通道）[^5]。 3. **数据类型** - Python: `image.dtype`（如`uint8`） - C++: `type2str(image.type())`（如`8UC3`） 表示像素值的存储格式，`8U`即8位无符号整数[^5]。 ---
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