OpenCV中Mat类进行负数运算的方法

Mat的类型有CV_8UC1,CV_8UC3等,还有Mat_<int>,Mat_<double>等,一开始不理解后面的Mat_<type>的用处,只知道是个模板类,今天算PCA的时候发现两个CV_8UC1类型的Mat相减,负数直接被置零了(废话,因为是unsigned)。

然后又创建了一个CV_8SC1的矩阵作为相减的结果,但是还是为0,想了一下,大概是因为signed和unsigned进行运算时会自转换为unsigned,所以还是不行。

然后想到了Mat_类,试了一下,果然可以,想了一下CV_8UC1等是对图像来说的格式,具有图像格式的意义。但是Mat_类只是个单纯的int或double的矩阵,没有特殊意义,以后在做没有图像意义的运算的时候用Mat_类感觉更佳。


以下是把CV_8UC1转成Mat_<int>进行负值运算

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
	Mat src(2,2, CV_8UC1, 11);
	Mat_<int> new1 = src;
	Mat det(2, 2, CV_8UC1, 24);
	Mat_<int> new2 = det;
	Mat_<int> result;
	result = new1 - new2;
	cout << result;
	system("pause");
	return 0;
}

<think>嗯,用户想了解OpenCV中cv::Mat::zeros的用法。首先,我得回忆一下这个函数的作用。它是用来创建一个全零矩阵的静态成员函数,对吧?那应该包括参数、返回型以及使用场景。 用户可能刚接触OpenCV,需要详细的步骤解释。应该先说明函数的基本功能,然后参数的含义,比如rows和cols,还有数据型type。要注意解释type的组成,比如CV_8UC3这样的格式,可能用户不太清楚通道数的意义,需要举例说明。 然后,创建示例代码的时候,要确保语法正确,并且用中文注释。可能需要提到不同的数据型应用场景,比如灰度图和彩色图。还要指出rows和cols为0时的特殊情况,虽然这种情况可能不常见,但需要说明。 另外,用户可能想知道为什么用zeros而不是直接赋值0,这时候要解释效率和便利性。可能还要对比其他创建矩阵的方法,比如Mat::ones或者直接构造函数,但这里重点在zeros。 有没有可能用户会遇到初始化矩阵的问题,比如型不匹配或者尺寸错误?这时候需要提醒正确选择参数。另外,应用场景部分可以举图像处理中的例子,比如滤波前的初始化或者掩膜创建。 要确保结构清晰,分步骤讲解,可能用列表或者分段。同时检查是否有LaTeX格式的问题,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。不过问题中可能涉及代码示例,所以这部分可能需要用代码块,但用户没有提到代码格式,所以按常规方式处理。 最后,总结一下注意事项,帮助用户避免常见错误。比如数据型和通道数的重要性,以及正确使用rows和cols。可能还需要提到OpenCV的文档链接,但用户没有要求,所以可能不需要。</think>以下是关于OpenCV中 `cv::Mat::zeros` 的详细分步解析: --- ### 一、`cv::Mat::zeros` 的功能 `cv::Mat::zeros` 是OpenCV中用于**创建全零矩阵**的静态成员函数。它的核心用途是快速初始化一个指定尺寸和数据型的矩阵,所有元素初始值为0。 --- ### 二、函数原型 ```cpp static Mat Mat::zeros(int rows, int cols, int type); ``` - **参数说明**: - `rows`:矩阵的行数(高度) - `cols`:矩阵的列数(宽度) - `type`:矩阵的数据型和通道数,例如 `CV_8UC1`(单通道8位无符号整数) --- ### 三、核心特性与使用步骤 1. **初始化全零矩阵** ```cpp cv::Mat mat = cv::Mat::zeros(3, 3, CV_32FC1); ``` 生成一个3x3的单通道浮点矩阵,所有元素初始化为0.0f。 2. **数据型与通道控制** - `type` 的格式为 `CV_<位数><型>C<通道数>` 例如: - `CV_8UC1`:单通道8位无符号整数(灰度图常用) - `CV_32FC3`:3通道32位浮点数(彩色图处理) 3. **返回值** - 返回一个 `cv::Mat` 对象,内存自动管理 --- ### 四、代码示例 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 示例1:创建3x3单通道全零矩阵 cv::Mat mat1 = cv::Mat::zeros(3, 3, CV_8UC1); std::cout << "mat1 = \n" << mat1 << std::endl; // 示例2:创建2x2三通道全零矩阵(用于彩色图像) cv::Mat mat2 = cv::Mat::zeros(2, 2, CV_8UC3); std::cout << "mat2 = \n" << mat2 << std::endl; return 0; } ``` **输出**: ``` mat1 = [ 0, 0, 0; 0, 0, 0; 0, 0, 0] mat2 = [ 0, 0, 0, 0, 0, 0; 0, 0, 0, 0, 0, 0] ``` --- ### 五、应用场景 1. **图像处理初始化**:为滤波器、掩膜操作预分配内存 2. **算法中间结果存储**:如累积梯度、积分图计算 3. **矩阵运算占位符**:避免未初始化内存导致的随机值问题 --- ### 六、注意事项 1. **数据型匹配**:确保 `type` 与实际需求一致(如浮点运算需用 `CV_32F`) 2. **尺寸有效性**:`rows` 和 `cols` 必须为非负数(但允许为0,此时矩阵为空) 3. **效率优势**:比手动循环赋值更高效,直接调用底层优化代码 --- ### 七、对比其他初始化方法 | 方法 | 特点 | 示例 | |---------------------|--------------------------|----------------------------| | `Mat::zeros` | 全零初始化,高效 | `Mat::zeros(2,2,CV_8UC1)` | | `Mat::ones` | 全1初始化 | `Mat::ones(2,2,CV_32F)` | | `Mat::eye` | 单位矩阵初始化 | `Mat::eye(3,3,CV_64FC1)` | | 构造函数直接初始化 | 灵活但需手动填充数据 | `Mat(2,2,CV_8UC1, Scalar(0))` | --- 通过以上步骤,可以快速掌握 `cv::Mat::zeros` 的核心用法及其在OpenCV开发中的实际价值。
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