Mat类型中的CV_8UC3、CV_32FC3以及对应的迭代器模板参数Vec3b,Vec3f的一点自己的理解

最新推荐文章于 2022-12-26 11:38:07 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： Mat Vec3f Vec3b CV_8UC1 opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xbcReal/article/details/52537147
本文探讨了OpenCV中Mat类型的CV_8UC3和CV_32FC3的区别，以及如何根据Mat类型选择合适的迭代器模板参数Vec3b和Vec3f。通过测试代码展示，CV_8UC3对应uchar类型，通道数为3，而CV_32FC3对应float类型，通道数同样为3。uchar类型的像素值范围限制在[0,255]，float类型则能表示更广泛的数值。在使用MatIterator或Mat.at<T>()访问像素时，需匹配正确的Vec模板类型。" 107355521,9536693,使用原生JS动态渲染数据列表,"['前端开发', 'JavaScript', 'DOM', '数据绑定']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

贴上一段很简单的测试代码

int main()
{
 
 
    Mat a(100,100,CV_8UC3,Scalar(366,366,366));
    MatIterator_<Vec3b> it = a.begin<Vec3b>();
    cout << int((*it)[0]) << endl;
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openCV中使用Mat.at修改像素的值CV_8UC3和CV_8UC1的区别
ambercctv的博客
11-11 6182
#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, c...
【opencv15】cv::Mat类单独访问数组元素
yuanCruise
01-20 5444
#####1.利用at&amp;lt;&amp;gt;()成员函数访问数组元素 最基础的直接访问手段是通过模板成员函数at&amp;lt;&amp;gt;()，对数组元素进行访问。因为是模板函数，所以该函数可以接受各种类型和维度的参数。使用该函数访问数组元素的例子如下： #include &quot;opencv2/opencv.hpp&quot; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; using name
opencv——Mat对象depth（CV_8UC3、CV_32F等）
路人coder
01-13 5055
目录Mat对象构成Mat常用成员bit_depthCV_8|32|64S|U|FCMat对象创建方法imshow显示图像的映射 Mat对象构成 class CV_EXPORTS Mat { public： /*..很多方法..*/ /*............*/ int flags;/*flags指定图像的颜色空间 flags > 0 3通道的彩色图像 flags = 0 灰度图像 flags < 0 不作改变
opencv mat图片的CV_8UC3转格式显示到UE的texture2d
u012505629的博客
12-08 1484
项目需要使用相机采图实时显示到界面，使用的相机居然只能输出3通道的图，然而UE4的texture2D也是坑，居然不支持3通道图的初始化和数据拷贝，使用下面的方式可以实现转换，但是效率太低，导致游戏的整体帧率大幅度下降。这里的FrameTexture可以在FrameTexture大小变化的时候才创建一次，其他时候只需要修改数据块就可以了，同样可以优化程序。除此之外，相机居然还改不了输出的图片分辨率，没办法还得自己来，我不需要那么大分辨率，所以把图片分辨率该小就可以提升一点性能。
[opencv4]Mat的用法和CV_8UC3的参数解释
...
08-08 4511
目录 完整Demo: 参数解释 完整Demo: https://github.com/youhengchan/learn_opencv4/tree/master/02-Mat 参数解释 https://docs.opencv.org/master/d6/d6d/tutorial_mat_the_basic_image_container.html 官网的tutorial中...
opencv中CV_8UC3有什么含义
Lay_ZY的博客
10-31 2万+
预定义类型的结构: CV_(S|U|F)C 其中, (1) bit_depth---比特数---代表8bite\16bite\32bite\64bite eg：8表示你所创建的储存图片的Mat对象中，每个像素点在内存空间所占的空间大小8bite。 (2) S|U|F S: signed int，即有符号整型； U: unsigned int，即无符号整型； F: float，单精度
opencv获取mat的指针_Opencv读取mat和cvMat元素&&Mat与IplImage和CvMat类型之间的相互转换...
weixin_39983223的博客
01-13 693
综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.分配矩阵空间:CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);type: 矩阵元素类型. 格式为CV_(S|U|F)C.例如: CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩...
opencv和cv::Mat常用属性和函数
踏雪飞鸿的博客
12-23 4751
这篇文章包括: 1. opencv常用头文件及作用 2. cv::Mat常见初始化 3. cv::Mat常见属性 4. cv::Mat常见函数   clone()和copyTo()的区别 5.cv::Mat的RGB赋值(改颜色) 6.待续   1. opencv常用头文件: 1.1 最常用头文件: #include <opencv2/core/core.hpp> #incl...
opencv学习记录1
qq_33993729的博客
06-12 559
文章目录OpenCV_Base0. 安装opencv1.OpenCV基本数据结构1.0 type1.0.11.0.21.1 Scalar类1.2 Size类1.3 Vec类1.4 Mat类1.4.1 Mat的创建1.4.2 Mat遍历方法1.4.3 Mat ROI选择1.4.4 Mat 数学运算1.4.5 Mat_类1.5 RNG类 随机数2. OpenCV ML2.1 SVM2.1.1 训练过程示例2.1.2 测试过程示例2.1.3 训练完成后SVM各参数的获取2.2 K-means2.3 PCA Ope
Opencv 创建图像时，CV_8UC1,CV_32FC3等参数的含义
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转载链接：http://blog.youkuaiyun.com/maweifei/article/details/51221259 CV_bit_depth>(S|U|F)Cnumber_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰
opencv入门Vec3f
xfortius的专栏
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Vec3f表示的是3通道float类型的 Vect，就相当于3通道float类型的图像（这是其中一个具体化），解释可以从源代码中看出来。 下面给出一个具体的例子： Vec3f point = Vec3f(10,10,3.2);//Float, 3 components Mat mat(3,3,CV_32FC3,);//3 channel matrix Vec3f v3f = mat.at(
CV_8UC3的解析
持之以恒2016
06-12 2449
#include &lt;iostream&gt; #include &lt;opencv2/core/core.hpp&gt; #include &lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&gt; #include &lt;cv.h&gt; using namespace cv; using namespace std; int mattest() { //CV_...
vec3b、vec3f和CV_8UC3、CV_32FC3的含义和掩膜抠图经验
RayChiu757374816的博客
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CV_8U和CV_32F与CV_8UC3和CV_32FC3区别
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01-05 6324
标题 opencv 中常用数据类型的区别以及数据类型的转换 8代表8bit 每一个像素点在内存空间占用8bit S–代表—signed int—有符号整形 U–代表–unsigned int–无符号整形 F–代表–float---------单精度浮点型 同时注意 CV_8U 代表的是单通道图像，数据范围是{0-255} CV_32F代表的图像是单通道图像，数据范围是{0.0 - 1.0} imshow在显示图像时均会映射到{0-255}之间 CV_8U显示的就是0-255但要注意，在显示CV_32F类
OpenCV中Mat 与 imshow
TensorME
06-18 3936
一 imshow函数说明 1.imshow可以直接显示8位无符号整型图像，像素值范围位（0,255）。 2.imshow也是可以直接正常显示浮点型图像（32位或64位）的，当inshow函数遇到浮点型图像时，像素值将乘以255。也就是说，值范围[0,1]被映射到[0,255]，然后就能正常显示了（这个过程是内部自动完成的）。前提是浮点型图像（即像素值范围为（0,1）），而不是随意取值范围浮点型矩阵...
Opencv中Mat数据类型CV_8UC3转换为 CV_32FC3注意事项
cuglxw的专栏
07-18 2万+
由于 CV_8UC3 的值范围为0到255，而 CV_32FC3类型的取值仅为0.0到1.0。所以转换时不能直接用默认的尺度因子1，而应该用1/255.0。 Mat::convertTo(newImage, CV_32FC3, 1/255.0);  在用imwrite函数保存图像时，可能会出错，此时应该注意加入第三个参数compression_params。  
OpenCV中的Vec3b、Vec2i、Vec3f等是什么意思？
昊虹AI笔记
12-26 1719
OpenCV中的Vec3b、Vec2i、Vec3f等是什么意思？
为什么要把CV_8UC3（Vec3b）无符号整型转换成CV_32F（Vec3F）32位浮点数据类型？（在高精度下处理）
Dontla的博客
02-07 1454
因为用CV_32F做处理精度较高，后面显示最终还得转换回cv_8UC3 示例：提高图像对比度（rgb和灰度都已实现） #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, const char* argv[]) { Mat src, dst; //src = imread("./test.jpg"); sr
OpenCV基础类型4--cv::Mat详解
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czsnooker的博客
06-30 4万+
cv::Mat是OpenCV定义的用于表示任意维度的稠密数组，OpenCV使用它来存储和传递图像，理解它对我们操作图像是有帮助的，本文将介绍cv::Mat的初始化方式、内置方法等。 元素类型定义 由于cv::Mat要用于存储图像，它里面的元素可以是“像素”，对于像素，OpenCV定义了专门的数据格式来描述它们。 “像素”的数据格式----命名规则： 基本数据类型 + 通道数 CV_{8U, 16S, 16U, 32S, 32F, 64F}C{1, 2, 3} 例如：CV_8UC3: 三通道、每个通道是un
org.opencv.core.Mat 转org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat
最新发布
07-08
<think>我们正在处理一个关于将OpenCV的Mat对象转换为JavaCV（ByteDeco）的Mat对象的问题。根据引用内容，我们可以找到一些相关的信息，特别是关于OpenCV中Mat操作的引用。 用户的问题是：如何将org.opencv.core.Mat（来自OpenCV Java）转换为org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat（来自JavaCV）？ 分析： 1. 引用[2]提到了OpenCV的samples目录中的cpp程序，但用户的问题是关于Java的转换。 2. 引用[3]提到了使用OpenCV的绑定生成工具，以及一些类和结构体的导出方式，这涉及到C++和Python的绑定，但用户需要的是Java。 3. 引用[4]和[5]提到了在C++中操作Mat对象，包括克隆和迭代访问，但用户需要的是Java中的转换。 然而，我们注意到JavaCV（ByteDeco）是一个基于JavaCPP的OpenCV的Java接口。它提供了与OpenCV C++库的绑定。而org.opencv.core.Mat是OpenCV官方Java绑定的类（通常通过Android SDK或OpenCV的Java库提供）。这两个库的Mat类是不同的，因为它们来自不同的项目。 转换思路： 由于两个Mat类分别属于不同的库，它们之间没有直接的转换方法。但是，我们可以通过中间格式（如数组或字节缓冲区）进行转换。 步骤： 1. 将org.opencv.core.Mat转换为字节数组或矩阵数据（例如，使用get()方法）。 2. 使用JavaCV的Mat类从该数据中创建新的org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat对象。 具体方法： 方法一：通过字节数组 - 从org.opencv.core.Mat中获取数据到字节数组（注意：需要知道Mat的类型和尺寸） - 使用JavaCV的Mat构造函数或put方法将字节数组放入org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat 方法二：通过矩阵数据（更直接的方法） - 由于两个Mat都表示相同的图像数据，我们可以将原始Mat的数据指针传递给JavaCV的Mat，但这在Java中并不安全，因为JavaCV的Mat是通过本地指针操作的。因此，我们需要一个更安全的方式。 实际上，JavaCV提供了一些工具类来与其他OpenCV Java绑定进行互操作。我们可以使用org.bytedeco.javacpp.BytePointer来作为中间载体。 具体步骤（方法一）： 步骤1：获取org.opencv.core.Mat的字节数组 int totalBytes = (int)(mat.total() * mat.elemSize()); byte[] data = new byte[totalBytes]; mat.get(0, 0, data); 步骤2：使用JavaCV的BytePointer创建Mat BytePointer bytePointer = new BytePointer(data); org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat javaCvMat = new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat(mat.rows(), mat.cols(), mat.type(), bytePointer); 注意：这种方法会复制整个数组，可能会影响性能，但对于小图像是可以接受的。另外，需要确保两个库中Mat的类型（type）一致。 方法二：使用JavaCV的OpenCVConverters类（如果存在） 但是，目前JavaCV并没有直接提供这样的转换器。因此，我们通常使用方法一。 注意事项： - 转换后，原始Mat和转换后的Mat是独立的两份数据，修改其中一个不会影响另一个（因为数据被复制了）。 - 如果希望避免复制，我们可以尝试共享数据缓冲区，但这样需要确保两个Mat对象生命周期管理不会冲突（例如，原始Mat被释放后，新Mat的数据指针就无效了）。在Java中，这种直接内存共享比较困难，因为两个库使用不同的本地内存管理机制。 因此，推荐使用方法一，即通过字节数组转换。 示例代码： 假设我们有一个org.opencv.core.Mat对象，名为opencvMat，我们想将其转换为org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat： ```java import org.bytedeco.javacpp.BytePointer; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.opencv.core.CvType; // 假设opencvMat是org.opencv.core.Mat对象 int rows = opencvMat.rows(); int cols = opencvMat.cols(); int type = opencvMat.type(); // 计算总字节数 long totalBytes = opencvMat.total() * opencvMat.elemSize(); byte[] data = new byte[(int)totalBytes]; opencvMat.get(0, 0, data); // 将数据复制到data数组中 // 使用BytePointer包装字节数组 BytePointer bytePointer = new BytePointer(data); // 创建JavaCV的Mat，注意：这里创建的是指向我们data数组的Mat，但注意，当bytePointer被垃圾回收时，data数组可能还在，但JavaCV的Mat使用BytePointer指向的数据，所以这里要注意Mat的生命周期。 Mat javaCvMat = new Mat(rows, cols, type, bytePointer); // 注意：这样创建的javaCvMat并不会复制数据，而是直接使用bytePointer指向的数组（即data数组）。但是，当data数组被回收时，如果javaCvMat还在使用，可能会出现问题。因此，我们需要确保在javaCvMat使用期间，data数组不会被垃圾回收（实际上，因为bytePointer持有对data数组的引用，所以只要bytePointer和javaCvMat没有被回收，data数组也不会被回收）。但是，更安全的做法是使用BytePointer.allocate并复制数据，然后让Mat管理内存，但这样会复制两次（一次到数组，一次到BytePointer分配的本地内存）。我们这里BytePointer直接使用data数组，实际上数据在JVM堆上，而JavaCV的Mat期望的是本地内存（直接缓冲区），所以这里可能会有问题。 // 因此，更正确的方法是将数据复制到直接缓冲区（本地内存）中： BytePointer bytePointer2 = new BytePointer(ByteBuffer.allocateDirect(data.length).put(data)); // 但是，上面的ByteBuffer.allocateDirect分配的是直接缓冲区，然后我们put数据进去。注意，put之后需要rewind()。 // 或者使用： BytePointer bytePointer3 = new BytePointer(totalBytes); bytePointer3.put(data, 0, data.length); // 然后创建Mat Mat javaCvMat2 = new Mat(rows, cols, type, bytePointer3); // 这样，javaCvMat2的数据就在本地内存中，符合JavaCV的Mat的预期。但是，这样我们就复制了两次：一次从opencvMat到data数组，一次从data数组到bytePointer3（本地内存）。 // 有没有更直接的方法？我们可以尝试直接从opencvMat获取数据到BytePointer（避免中间数组）？但org.opencv.core.Mat没有直接提供获取BytePointer的方法。 // 因此，我们只能通过中间数组。但我们可以避免一次复制吗？如果我们能够直接访问opencvMat的底层数据缓冲区（在C++中是连续的），那么我们可以通过JNI直接获取一个直接缓冲区，但opencv.core.Mat的get方法已经是最直接的方式了。 // 另一种思路：使用JavaCV的Mat的create方法创建一个相同尺寸和类型的Mat，然后逐个像素复制？这效率太低，不推荐。 // 所以，我们采用两次复制的方法。 // 总结代码： public static org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat convertMat(org.opencv.core.Mat opencvMat) { if (opencvMat == null) { return null; } int rows = opencvMat.rows(); int cols = opencvMat.cols(); int type = opencvMat.type(); int totalBytes = (int)(opencvMat.total() * opencvMat.elemSize()); byte[] data = new byte[totalBytes]; opencvMat.get(0, 0, data); // 将数据复制到直接缓冲区 BytePointer bytePointer = new BytePointer(totalBytes); bytePointer.put(data, 0, data.length); return new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat(rows, cols, type, bytePointer); } ``` 注意：转换后，新的JavaCV Mat对象拥有自己的数据（在本地内存中），原始opencvMat可以安全释放。 另外，如果原始Mat是连续的，那么我们可以直接复制整个数据块。上面的代码假设Mat是连续的（因为total() * elemSize()就是总字节数）。如果Mat不是连续的，我们需要逐行复制。 但是，org.opencv.core.Mat的get方法可以获取整个数据块，即使Mat不是连续的，它也会返回连续的数据（因为get方法会复制数据到连续的数组）。所以，上述代码对于连续和非连续的Mat都适用。 然而，非连续的Mat在获取时可能会有效率问题，但为了通用性，我们这样处理。 如果用户确定Mat是连续的，并且希望减少一次复制，我们可以尝试直接获取底层数据指针（通过JNI），但OpenCV Java API并没有提供直接访问底层数据指针的方法。因此，我们只能使用get方法。 所以，最终我们使用上述方法。 相关问题： §§相关问题§§ 1. 如何将JavaCV的Mat转换回OpenCV的Mat（org.opencv.core.Mat）？ 2. 在转换过程中，如何避免数据复制以提高性能？ 3. JavaCV的Mat和OpenCV的Mat在内存管理上有何不同？</think>### 将 OpenCV Mat 转换为 JavaCV (ByteDeco) Mat 在 OpenCV 的 Java 绑定中，`org.opencv.core.Mat` 和 `org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat` 属于不同的库实现，但可通过数据复制实现转换。以下是两种常用方法： --- #### **方法 1：通过字节数组转换（推荐）** ```java import org.bytedeco.javacpp.BytePointer; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.opencv.core.CvType; public Mat convertMat(org.opencv.core.Mat srcMat) { // 获取原始Mat的维度/类型 int rows = srcMat.rows(); int cols = srcMat.cols(); int type = srcMat.type(); // 提取字节数据 byte[] data = new byte[(int) (srcMat.total() * srcMat.elemSize())]; srcMat.get(0, 0, data); // 复制数据到字节数组 // 创建JavaCV Mat并写入数据 Mat dstMat = new Mat(rows, cols, type); BytePointer ptr = dstMat.data(); ptr.put(data); // 将字节数组写入JavaCV Mat return dstMat; } ``` **说明**： 1. 通过 `srcMat.get()` 提取原始数据到字节数组 2. 使用 `BytePointer.put()` 将数据写入 JavaCV Mat 3. 确保类型一致（如 `CvType.CV_8UC3`） --- #### **方法 2：逐像素复制（兼容非连续内存）** ```java import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.opencv.core.MatOfByte; public Mat convertMatSafe(org.opencv.core.Mat srcMat) { // 通过MatOfByte中转 MatOfByte mob = new MatOfByte(srcMat); byte[] data = mob.toArray(); // 创建相同尺寸的JavaCV Mat Mat dstMat = new Mat(srcMat.rows(), srcMat.cols(), srcMat.type()); dstMat.data().put(data); // 写入数据 return dstMat; } ``` **适用场景**： - 当原始 Mat 内存不连续时（如 ROI 区域） - 需要处理彩色图像的通道（参考 `Vec3b` 结构[^5]） --- #### **关键注意事项** 1. **内存管理** JavaCV Mat 使用 `BytePointer` 管理本地内存，转换后需手动释放： ```java dstMat.deallocate(); // 避免内存泄漏 ``` 2. **数据类型一致性** - 检查 `srcMat.type()` 与目标 Mat 类型是否匹配（如 `CV_8UC1`, `CV_32FC3`） - 彩色图像需正确处理通道（如 `Vec3b` 对应 BGR 三通道[^5]） 3. **性能优化** - 大图像操作时，直接使用 JavaCV 接口避免转换开销 - 可复用缓冲区减少 GC 压力（参考循环优化[^4]） > **引用说明**： > 关于 `BytePointer` 和本地内存操作参考 JavaCV 文档[^3]，图像扫描方法参考 OpenCV 迭代器模式[^5]。 --- ###
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