Opencv Mat矩阵操作

Opencv Mat矩阵操作

1.生成矩阵：

Mat image(240, 320, CV8UC3);

第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类型。这句话表示创建一个大小为240×320的矩阵，里面的元素为8位unsigned型，通道数(channel)有3个。

image.create(480, 640, CV8UC3);

分配（或重新分配）image矩阵，把大小设为480×640，类型设为CV8UC3。

Mat A33(3, 3,CV_32F, Scalar(5));

定义并初始化一个3×3的32bit浮点数矩阵，每个元素都设为5。

Mat B33(3, 3,CV_32F);
B33 = Scalar(5);

和上面的作用一样。

Mat C33 =Mat::ones(3, 3, CV32F)*5.0;

ones函数很像MATLAB里的语句。这句的意思是先定义一个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为1，所有元素再乘以5.0。

Mat D33 =Mat::zeros(3, 3, CV32F) + 5.0;

和上面类似，先定义个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为0，再将所有元素加上5.0；

Mat D33 = Mat::eye(4,4,CV_64F);//对角矩阵
double a = CV_PI/3;
Mat A22 = (Mat_(2, 2) << cos(a), -sin(a), sin(a), cos(a));

CV_PI就是圆周率。是创建一个2×2的float矩阵，把后面四个三角函数值分别赋给4个元素。

float B22data[] ={cos(a), -sin(a), sin(a), cos(a)};
Mat B22 = Mat(2, 2, CV32F, B22data).clone();

第一句创建一个普通数组B22data，第二句创建一个2×2的32bit浮点数矩阵，并使用用B22data数组里的值初始化，然后克隆一下赋给B22矩阵。
为什么这里还要克隆一下，不是多此一举吗？不是，因为用一个数组去初始化一个矩阵的话，你会发现这个矩阵引用了数组的内存地址。不克隆的话，上面例程的后果是B22data数组、Mat(2,2…)这个临时变量矩阵、B22矩阵这三把勺子都插在同一个碗里。

randu(image,Scalar(0), Scalar(256));

把image弄成一个符合正太分布的随机数矩阵，rand表示random，u表示uniform；第二个参数是随机数下限，包含该数；第三个参数是随机数上限，不包含该数。

randn(image,Scalar(128), Scalar(10));

高斯分布的随机数矩阵；第二个参数是均值，第三个参数是标差。

矩阵输出：

cout<< "M = " << endl << " " << M<< endl << endl;

2. 赋值运算

Mat A,C;    //仅创建了头部
Mat B(A);    //复制构造函数
C=A;    //复制运算

**注：**赋值运算符和复制构造函数 （构造函数）只复制头，没有数据。

src.copyTo(dst);    //把src矩阵中的数据拷贝到dst
src.convertTo(dst, type, scale, shift);

缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵 type：需要的输出矩阵类型，或者更明确的，是输出矩阵的深度，如果是负值（常用-1）则输出矩阵和输入矩阵类型相同 scale和shift：缩放参数，也可以写为alpha和beta这个命令也等价于下面的转换公式：$m(x,y)$