OpenCVMat图片复制

最新推荐文章于 2025-04-05 10:04:56 发布
最新推荐文章于 2025-04-05 10:04:56 发布
阅读量386 收藏
点赞数
分类专栏： 查漏补缺记录 文章标签： opencv
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_31588979/article/details/128307764
版权

记录方便查询系列（一）

srcimage.copyTo(firstimage);
secondimage = srcimage.clone();
thirdimage = srcimage;
Mat fourthimage(srcimage);

Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。
前两个是深拷贝，不仅拷贝矩阵头，还拷贝矩阵信息
后面的两个 Mat 对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。

OpenCV4（C++） —— Mat类
qq_43199575的博客
09-26 3658
在python的opencv中，也就是导入：import cv2。使用的是numpy和内置ndarray来存储和处理图像数据。而对于C++的opencv是没有ndarray的，也没有numpy库，而是使用cv::Mat类来表示图像数据与进行处理的。python是一种动态类型语言，无需显示的指定变量的类型。直接使用imread返回的就是ndarray对象，后续使用numpy库可以直接对其进行相关图像操作。import cv2C++是一种静态类型语言，任何变量都需要显示地指定一个数据类型。
OpenCV--Mat属性和深浅拷贝
GamBleout的博客
06-13 705
【代码】OpenCV--Mat属性和深浅拷贝。
OpenCV中Mat的基本用法：创建、复制
qq_42710877的博客
03-11 1180
** OpenCV中Mat的基本用法：创建、复制 ** 一、Mat类的创建： 1.方法一： 通过读入一张图像，直接将其转换成Mat对象。 Mat image = imread("test.jpg"); Mat image = imread("F:\\test.jpg"); 其中，imread()方法需要传入String类型的值，一般都是图像文件路径。 注意：图像文件路径中需要两个“\” 2.方法...
OpenCV关于Mat图片复制
若比邻的博客
09-02 2094
srcimage.copyTo(firstimage); secondimage = srcimage.clone(); thirdimage = srcimage; Mat fourthimage(srcimage); Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。 ...
opencv中mat深拷贝和浅拷贝
最新发布
qq_57041630的博客
04-05 989
/ 输出 [99, 2;// 输出 [1, 2;// 修改 mat2 不会影响 mat1。// 修改 mat2 会影响 mat1。
cv::Mat的四种复制操作和cv::Mat作为函数形参的四种形式
weixin_45580017的博客
02-10 6588
cv::Mat的四种复制操作及其cv::Mat作为函数形参的四种形式
【OpenCV】几种Mat类拷贝复制方法对比
热门推荐
チン昶的博客
02-02 2万+
OpenCV中几种常用的Mat类拷贝复制方法对比分析。
MAT复制
lilyh620的博客
12-25 502
OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则 只拷贝信息头和矩阵指针 ，而不拷贝矩阵。 1 2 3 4 5 6 Mat A, C; // 只创建信息头部分 A = imread(argv[1]
使用OpenCV或者matplotlib给照片里的物体添加方框和文字说明
信道者
08-05 2080
给图片添加方框和文字
OpenCV蒙版的使用实例（1）
少得多惑的博客
08-12 5117
cv::Mat的方法CopyTo第二个参数是一个蒙版，该蒙版的长宽必须与源矩阵一致，某一像素点的蒙版值不为0就会复制到目标矩阵，应用于图像时可利用蒙版只复制部分像素从而生成各种特殊效果。 本文用到的原图 1、只显示鼠标附近的图像 就像从小孔看外面的效果，只要在蒙版上画一个圆，并将圆内填充为白色（circle函数的线宽设置为-1就可以填充圆），然后调...
C++下OpenCV学习笔记----访问图像中的像素
X_To_Y的博客
02-18 935
C++下OpenCV学习笔记 ----访问图像中的像素 文章目录C++下OpenCV学习笔记一.像素的储存方式 一.像素的储存方式 图像矩阵的大小取决于所用的颜色模型，进一步地说，取决于所用的通道数。 OpenCV中子列的通道顺序为BGR。 判断矩阵是否连续储存：isContinuous( )函数 ...
opencv中Mat对象浅拷贝
A1451ASD的博客
02-12 178
opencv中Mat对象的浅拷贝实践
OpenCV将一个图像中固定区域拷贝到另一图像的固定区域
09-02
利用OpenCV将一个图像中的定义的固定的矩形感兴趣区域拷贝到另一个图像的另一个固定的感兴趣区域。 详见博文：http://blog.youkuaiyun.com/fightingforcv/article/details/39005229
OpenCV复制mat信息头和拷贝mat
weixin_44737922的博客
06-07 243
#include <vector> #include <stdio.h> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage1= imread("../picture/pic.jpg",0);//原图 //创建并复制矩阵信息头，head改变时，srcImage也改变 Mat head(srcImage1); //head
OpenCV-10mat的深浅拷贝
weixin_47702917的博客
12-22 1047
mat是OpenCV是在C++语言用来表达图像数据的一种数据结构，在Python转换为numpy的ndarray.mat是由header和date组成，header中记录了图片的维数、大小、数据类型等信息.例如：cv2.imshow（winname， mat）第一个参数为窗口名，第二个参数为mat，也就是图片，类型为ndarray因此直接打印图片格式也为ndarray.Opencv用mat这种结构来表示图片的。
【opencv之cv::Mat数据深拷贝和浅拷贝探讨】
haohaohaihuai的博客
07-11 2354
很多时候写程序除了一个强大的架构，细节也很重要，俗话说的话细节决定成败嘛，在使用cv::Mat做图片处理的时候发现，这个数据类型存在深拷贝和浅拷贝的情况，遂想一探究竟。
关于Mat的拷贝
weixin_43489667的博客
09-27 390
// 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()
10.Opencv的重要结构体Mat—深拷贝与浅拷贝
保持热爱，奔赴山海。
04-26 3874
Mat是什么？ 是一个矩阵，灰色图像2通道，彩色图像3通道。 Mat的优点：可以Numpy以矩阵的方式进行访问，操作方便。 Mat深拷贝与浅拷贝 拷贝Mat时默认为浅拷贝，只拷贝Header中的内容，数据不变 Mat浅拷贝 Mat A A = imread(file, IMREAD_COLOR) Mat B(A); B与A的Header不同，但指向的数据相同 Mat深拷贝 C++中实现方式有两种 cv ::Mat::clone() cv::Mat::copyTo() .
annotator.result() 转opencvmat
09-27
在OpenCV（OpenCV Mat）中，`annotator.result()`通常是某种图像标注工具（如dlib、OpenCV自己的注解工具等）提供的函数，用于获取标注的结果数据，这可能是矩形框、点或其他形状的数据结构。然而，直接从这些工具得到的结果转换成`cv::Mat`（OpenCV矩阵）并不是标准操作，因为标注工具产生的结果可能是一种特定的数据格式，比如列表或字典，而不是直接的图像数据。 假设`annotator.result()`返回的是包含边界框信息（例如矩形的坐标）的列表或字典，你可以按照以下步骤将其转换为`cv::Mat`： 1. **解析标注结果**： 比如，如果你得到的是一个包含`left`, `top`, `width`, `height`的元组列表，你可以构建一个表示每个框的`Rect`对象。 ```python bounding_boxes = [(x, y, w, h) for x, y, w, h in annotator.result()] rects = [cv2.Rect(left, top, width, height) for left, top, width, height in bounding_boxes] ``` 2. **创建空的掩码矩阵**： 然后你可以创建一个与输入图像同样尺寸的全零`cv::Mat`，这个矩阵将被用来记录哪些部分被标注了。 ```python mask_shape = (image.shape[0], image.shape[1], 1) if len(image.shape) == 2 else (image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2]) mask = np.zeros(mask_shape, dtype=np.uint8) ``` 3. **填充掩码**： 最后，遍历`rects`列表，将每个框对应位置设为白色（非零值），表示该区域已被标注。 ```python for rect in rects: mask[rect.y:rect.y+rect.height, rect.x:rect.x+rect.width] = 255 ``` 4. **从掩码转换为cv::Mat**： 如果你需要的是OpenCV的`cv::Mat`格式，可以把`mask`复制出来： ```python open_cvmat = cv2.fromarray(mask) ``` 请注意，上述代码是一个简化的示例，实际处理可能会更复杂，取决于`annotator.result()`返回的具体数据结构。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值