Opencv Mat数据结构学习

最新推荐文章于 2025-06-04 00:46:46 发布

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本文详细介绍了OpenCV中的Mat数据结构，包括其定义、基本属性、矩阵操作和内存管理。Mat用于存储多维矩阵，动态管理内存，替代了旧的lplimage结构。文章讲解了如何声明、赋值、显示图像，并强调了创建独立数据空间的重要性。此外，还阐述了step属性在确定元素内存位置中的作用。

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1，定义：

Mat用来存储多维矩阵的数组，能够动态的管理内存，代替了之前c语言写的lplimage这个存储结构。矩阵数据结构分为两部分，一部分是数据头，存储着矩阵首地址，存储方式，大小等信息，这部分大小固定；二部分是数据部分，都是像素值，根据图像深度不同，像素值取值范围不同。

2，基本属性：

data：就是数组内的每一个元素，data本身是一个指针，指向矩阵数据。
dims：矩阵的维数，3*4*5的矩阵就是三维矩阵，dims=3
rows：矩阵行数
cols：矩阵列数
channels：图像通道数。所谓通道，通俗的讲就是一个元素由几个数字表示。比如在RGB颜色空间中，一个像素由（0，0，255）类似于这样的值构成，这个图像就是三通道的。再比如灰度图，灰度图的灰度由0~255之间的数字表示，所以是单通道，也有三通道的灰度图，只不过三个通道的数值相等。
type：他是一系列数值，表示了矩阵中元素的类型、通道个数。但是不直接使用数值来表示type，而是使用命名规则。如CV_(位数)+（数据类型）+（通道个数），位数包括额数值有8、16、32、64。数据类型U表示无符号整数，S代表有符号整数，F代表浮点数。通道数用C1、C2、C3、C4表示。
depth：表示一个通道的数据类型。也是一系列预定的值。CV_8UC3，表示3通道，每个通道表示数8位无符号整数。