OpenCV中操作Mat的copy()和clone()的区别

本文探讨了OpenCV中Mat对象处理时,使用copy()和clone()方法的区别。通常,直接赋值或clone()会导致Mat对象共享数据,而copy()能确保创建独立的数据副本,避免不必要的副作用。

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OpenCV中使用Mat,经常会碰到这样一种场景,会想拷贝一份Mat,并对新的Mat进行操作。但是OpenCV中的clone()和直接赋值都会导致共享数据区,也就是相当于&。

而使用copy,才会获取新的Mat。

// Mat is basically a class with two data parts: the matrix header and   
//a pointer to the matrix containing the pixel values   
  
#include <iostream>  
#include <highgui.h>  
  
using namespace std ;  
using namespace cv ;  
  
int main()  
{  
    Mat image = imread("1.png" , 0) ;  
      
    //Mat image1(image) ;//仅是创建了Mat的头部分,image1与image共享数据区  
    //Mat image1 = image ;//仅是创建了Mat的头部分,image1与image共享数据区  
    //Mat image1 = image.clone() ;//完全拷贝,把image中的所有信息拷贝到image1中  
    Mat image1 ;  
    image.copyTo(image1) ;//拷贝image的数据区到image1中,在拷贝数据前会有一步:image1.create(this->size , this->type)  
    for(int h = 0 ; h < image1.rows ; ++ h)  
    {  
        uchar* ptr = image1.ptr(h) ;  
        for(int w = 0 ; w < image1.cols ; ++ w)  
        {  
            ptr[w] = 0 ;  
        }  
    }  
    imshow("image" , image) ;  
    imshow("image1" , image1) ;  
    waitKey() ;  
    return 0 ;  
}  


<think>我们正在处理一个关于OpenCV4中Mat矩阵运算的问题。根据用户的问题,我们需要提供关于如何使用OpenCV4进行矩阵运算的指导。同时,根据系统指令,我们需要使用正确的LaTeX格式,使用中文回答,并在回答末尾生成相关问题。根据提供的引用,我们可以得知:-OpenCV中的矩阵类为Mat,它支持多种矩阵操作。-引用[4]中详细介绍了Mat类的使用,包括创建矩阵改变矩阵形状等。-引用[2][5]提到了Eigen库与OpenCVMat之间的转换,但用户的问题集中在OpenCV自身的矩阵运算上。-引用[3]提供了一些矩阵操作,如clone()copyTo(),以及从图像创建矩阵的例子。因此,我们将重点介绍OpenCV4中Mat矩阵的基本运算,包括创建矩阵、算术运算、矩阵乘法、转置、求逆等。回答结构:1.创建矩阵2.矩阵的算术运算(加减乘除)3.矩阵乘法(注意:元素乘矩阵乘的区别)4.矩阵的转置、求逆等5.其他常用操作(如求行列式、特征值等)注意:在OpenCV中,矩阵运算有很多函数,我们需要给出示例代码。同时,我们需要注意,在OpenCV中,矩阵的元素类型通道数非常重要,不同的操作对类型通道数有要求。下面开始组织回答。</think>### OpenCV 4 中的 Mat 矩阵运算详解 OpenCV 4 的 `cv::Mat` 类是进行矩阵运算的核心数据结构,支持多种基础高阶运算。以下分类说明关键操作: #### 1. **矩阵创建与初始化** ```cpp // 创建 3x3 单精度浮点矩阵 (32FC1) cv::Mat M1 = (cv::Mat_<float>(3,3) << 1,2,3, 4,5,6, 7,8,9); // 创建 100x60 的 15 通道 8 位矩阵 (CV_8UC15) cv::Mat M2(100, 60, CV_8UC(15), cv::Scalar(0)); // 创建复数矩阵 (32FC2) cv::Mat complexMat(7,7,CV_32FC2,cv::Scalar(1,3)); // 元素为 1+3j[^4] ``` #### 2. **基本算术运算** ```cpp cv::Mat A = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F); cv::Mat B = cv::Mat::ones(3,3,CV_32F); // 加法 cv::Mat addResult = A + B; // 元素级乘法 (非矩阵乘法) cv::Mat mulResult = A.mul(B); // 标量运算 cv::Mat scaled = A * 2.5; ``` #### 3. **矩阵代数运算** ```cpp // 矩阵乘法 (要求内维一致) cv::Mat C = A * B; // 转置 cv::Mat transposed = A.t(); // 求逆 (需方阵且可逆) cv::Mat invA = A.inv(cv::DECOMP_LU); // 行列式计算 double detVal = cv::determinant(A); ``` #### 4. **矩阵变形与数据访问** ```cpp // 改变维度 (不重新分配内存) M1.create(100,60,CV_8UC(15)); // 原数据被释放[^4] // 克隆数据 (深拷贝) cv::Mat cloneMat = M1.clone(); // 独立内存[^3] // 访问元素 (单通道) float elem = M1.at<float>(1,2); // 多通道访问 (例如 RGB 图像) cv::Vec3b pixel = img.at<cv::Vec3b>(y,x); ``` #### 5. **与 Eigen 库互操作** ```cpp #include <opencv2/core/eigen.hpp> // OpenCV -> Eigen Eigen::MatrixXd eigenMat; cv::cv2eigen(cvMat, eigenMat); // Eigen -> OpenCV cv::Mat opencvMat; cv::eigen2cv(eigenMat, opencvMat); [^2][^5] ``` #### 6. **性能优化技巧** - **内存复用**:使用 `create()` 而非重新声明新矩阵[^4] - **避免拷贝**:用 `cv::Mat pointsMat(points)` 直接引用现有数据[^3] - **预分配内存**:对循环内的矩阵提前分配固定大小 > 关键提示:进行矩阵运算前务必确认数据类型通道数匹配。例如 `A*B` 要求 `A.cols == B.rows`,而 `A.mul(B)` 要求两矩阵尺寸完全相同[^4]。
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