OpenCv cv::Mat用法

OpenCv cv::Mat类用法1 转载地址：http://www.360doc.com/content/13/0415/16/10724725_278435687.shtml 1、使用准备： using  namespace  cv; 2、Mat的声明 Mat m=Mat(rows, cols, type); Mat m=Mat(Size(width,height), type); Mat A=Mat(3,4,CV_32FC1); Mat B=Mat(4,3,CV_32FC1); 3、Mat赋值 vector<Point3f>v;//suppose it is already full Mat m1=Mat(v,true);//boolean value true is necessary in order to copy data from v to m1 CvMat *p1=====?? Mat m2=Mat(p1); 4、Mat之间运算 MatC=2*A*B; Mat C=C.inv();//Now C is its own inverse matrix Mat D=A.t();//D is the transposed matrix of A Mat a=Mat(4,1, CV_32FC3);//a is 4x1, 3 channels Mat b=a.reshape(1);//b is 4x3, 1 channel 5、单通道Mat元素读写 Mat a=Mat(4,3, CV_32FC1); floatelem_a=a.at<float>(i,j);//access element aij, with i from 0 to rows-1 and j from 0 to cols-1 Point p=Point(x,y); floatelem_a=a.at<float>(p);//Warning: y ranges from 0 to rows-1 and x from 0 to cols-1 6、多通道Mat元素读写 template<typename _Tp> _Tp& at(int y,int x);                // cxcore.hpp (868) template<typename _Tp>const _Tp& at(int y,int x)const;    // cxcore.hpp (870) template<typename _Tp> _Tp& at(Point pt); // cxcore.hpp (869) template<typename _Tp>const _Tp& at(Point pt)const;        // cxcore.hpp (871) // defineded in cxmat.hpp (454-468) typedefVec<float,2>Vec2f;// cxcore.hpp (254) // we can access the element like this : Mat m(Size(3,3), CV_32FC2 ); Vec2f& elem = m.at<Vec2f>( row , col );// or m.at<Vec2f>( Point(col,row) ); elem[0]=1212.0f; elem[1]=326.0f; float c1 = m.at<Vec2f>( row , col )[0];// or m.at<Vec2f>( Point(col,row) ); float c2 = m.at<Vec2f>( row , col )[1]; m.at<Vec2f>( row, col )[0]=1986.0f; m.at<Vec2f>( row, col )[1]=326.0f;   7.选取Mat上指定区域方法   Mat src; Rect rect;   Mat dst = src(rect); 或者Mat dst(src,rect);   注意：cv::Mat A; A.row(i) = A.row(j); // 错误 A.row(i) = A.row(j) + 0; // 正确 OpenCV cv::Mat类操作 首先还是要感谢箫鸣朋友在我 《OpenCV学习笔记（四十）——再谈OpenCV数据结构Mat详解》的留言，告诉我 M.at<float>(3, 3)在Debug模式下运行缓慢，推荐我使用M.ptr<float>(i)此类方法。这不禁勾起了我测试一下的冲动。下面就为大家奉上我的测试结果。 我这里测试了三种操作Mat数据的办法，套用流行词，普通青年，文艺青年，为啥第三种我不叫2b青年，大家慢慢往后看咯。 普通青年的操作的办法通常是M.at<float>(i, j) 文艺青年一般会走路线M.ptr<float>( i )[ j ] 暴力青年通常直接强制使用我第40讲提到的M.data这个指针 实验代码如下： [cpp]  view plain copy print ? t = (double)getTickCount(); Mat img1(1000, 1000, CV_32F); for (int i=0; i<1000; i++) { for (int j=0; j<1000; j++) { img1.at<float>(i,j) = 3.2f; } } t = (double)getTickCount() - t; printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency()); / t = (double)getTickCount(); Mat img5(1000, 1000, CV_32F); float *pData1; for (int i=0; i<1000; i++) { pData1=img5.ptr<float>(i); for (int j=0; j<1000; j++) { pData1[j] = 3.2f; } } t = (double)getTickCount() - t; printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency()); t = (double)getTickCount(); Mat img6(1000, 1000, CV_32F); float *pData2; Size size=img6.size(); if(img2.isContinuous()) { size.width = size.width*size.height; size.height = 1; } size.width*=img2.channels(); for(int i=0; i<size.height; i++) { pData2 = img6.ptr<float>(i); for(int j=0; j<size.width; j++) { pData2[j] = saturate_cast<float>(3.2f); } } t = (double)getTickCount() - t; printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency()); 测试结果：  Debug Release 加强版文艺青年 5.74ms 2.43ms 终极版文艺青年 40.12ms 2.34ms 我的测试结果感觉这两种方案只是锦上添花的效果，也使大家的操作有了更多的选择，但感觉在速度上并没有数量级的提升，再次感谢箫铭对我blog的支持。后来箫铭说saturate_cast才把速度降下来，我很同意，就不贴上去测试结果了。但我查看资料了解了一下 saturate_cast的作用。可以看成是类型的强制转换，比如对于saturate_cast<uchar>来说，就是把数据转换成8bit的0~255区间，负值变成0，大于255的变成255。如果是浮点型的数据，变成round最近的整数，还是很有用处的函数，推荐大家在需要的时候尝试。