opencv 中的浅拷贝和深拷贝

最新推荐文章于 2025-05-14 14:28:35 发布

周作才

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分类专栏：图像处理

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本文介绍了图像处理中两种常见的拷贝方式——浅拷贝与深拷贝的区别及应用。浅拷贝使得不同矩阵共享同一内存空间，更改一个矩阵会同时影响到另一个；而深拷贝则创建了全新的独立内存空间，各矩阵间互不影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（1）浅拷贝：

Mat B;

B = image // 第一种方式

Mat C(image); // 第二种方式

这两种方式称为浅copy，是由于它们有不同的矩阵头，但是它们共享内存空间，即指向一个矩阵。当图像矩阵发生变化时，两者相关联，都会变化。

（2）深拷贝

Mat B,C;

B = image.clone(); // 第一种方式

image.copyTo(C); // 第二种方式

深拷贝是真正的copy了一个新的图像矩阵，此时image,B,C三者相互没有影响。

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C++ Opencv之图像数据拷贝分析

yohnyang的博客

05-08

535

C++ Opencv之图像数据拷贝分析

OpenCV中的浅拷贝和深拷贝

Limiiiing的博客

07-10

1370

在数字图像处理中，针对读取到的一张图像，需要反复利用这张图像做各种的变换，以满足我们项目的需求。在这之前，最容易忽略的一点就是图像之间的拷贝问题，其中的浅拷贝和深拷贝不仅影响数据的存储方式，还直接关系到内存管理和数据修改的影响范围。区分深拷贝和浅拷贝主要是为了理解数据是如何在内存中存储和管理的，以及如何在不同的对象或函数之间安全地传递数据。浅拷贝可能更节省内存（因为它不复制数据），但在某些情况下，如果原始数据被意外修改，可能会导致数据不一致的问题。

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OpenCV中图像的浅拷贝和深拷贝

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04-21

665

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关于cv::Mat的浅拷贝和引用计数

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05-14

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cv::Mat浅拷贝、引用计数和自动销毁验证

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图像拷贝有两种概念： cv::Mat image; 1：浅拷贝 当图像之间进行赋值时，图像数据并未发生复制，两个对象指向同一块内存,改变图像2会影响图像1 cv::Mat img; img = image; 2：深拷贝 当图像之间进行赋值时，图像数据发生复制，两个对象指向不同的内存,改变图像2不会影响图像1 cv::Mat img; img.copyTo(image); img...

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openCV Mat深拷贝和浅拷贝以及在ROI中用指针输出图像和ROI图像不同

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04-30

1404

关于深拷贝和浅拷贝： 深拷贝和浅拷贝是根据拷贝的变量是否重新分配内存来区分的，当要重新分配内存来存放拷贝的变量时，就是深拷贝，反之如果拷贝不复制数据只创建矩阵头则为浅拷贝。举个栗子：加如路人甲有一份文件放在储物柜A中，某时刻路人乙想阅览这份文件或者文件中的一部分（ROI），此时路人乙有两种选择： 1 从甲那获知储物柜A的地址并记住（创建矩阵头），根据这个信息去储物柜A阅览（查询数据）以及...

从Opencv的Mat结构学习深拷贝与浅拷贝（C++）

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GamBleout的博客

06-13

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Mat属性是opencv——c++描述图像的方式，在opencv——python中，由于python作为接口语言，将其套壳，故在python中Mat数据对应numpy的ndarray，底层还是Mat。 import cv2 dog = cv2.imread('./dog.jpeg') cv2.imshow('dog', dog) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 读取、显示、按任意键退出。 import cv2 img = cv2.imread..

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一、引言对于Mat容器的拷贝有三种方式：（1）使用构造函数 Mat A=imread("girl.jpeg"); Mat B(A);//将A拷贝到B （2）利用赋值符号进行拷贝 Mat A=imread("girl.jpeg"); Mat B=A; （3）使用方法Mat::copyTo() Mat A=imread("girl.jpeg"); Mat B; A...

opencv中的浅拷贝和深拷贝

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赋值操作和拷贝构造函数是浅拷贝，仅复制矩阵头部分，指向同一块矩阵数据 clone(),copyTo()为深拷贝，同时复制矩阵头和矩阵数据

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12-23

981

转自：https://blog.youkuaiyun.com/wuguanghao/article/details/77322823 浅拷贝：也就是在对象复制时，只是对对象中的数据成员进行简单的赋值，如果对象中存在动态成员，即指针，浅拷贝就会出现问题。 深拷贝：对于深拷贝，针对成员变量存在指针的情况，不仅仅是简单的指针赋值，而是重新分配内存空间。深拷贝采用了在堆内存中申请新的空间来存储数据，这样每个可以避...

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04-01

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浅拷贝 B = A;// 为浅拷贝，两者公用一块存储内存，改变任何一个，另一个都会改变 Mat src,dst; src = imread("tt.jpg"); dst = src; 深拷贝 存储内存相互独立，操作任何一个，互不影响函数：copyTo(), clone(); A.CopyTo(B); B = A.Clone(); ...

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浅拷贝是只拷贝数据头，不拷贝真实数据，即两个指针指向同一个位置，所以改变一个另一个也会改变。 深拷贝指数据头和数据都拷贝，改变一个，另一个不会变。 //浅拷贝 Mat src2 = src; //深拷贝 Mat src3 = src.clone(); src.copyTo(src3); ...

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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。

opencv mat.row可以浅拷贝吗

最新发布

07-22

<think>我们正在讨论OpenCV中Mat的row操作是否支持浅拷贝。根据OpenCV的文档，Mat::row函数会返回一个指向指定行的新Mat头，这是一种浅拷贝（即共享数据）。这意味着修改返回的Mat行也会影响原始矩阵，因为它们共享同一数据块。引用[1]中提到了引用计数机制：当复制Mat头时，引用计数会增加；当头部被清理时，引用计数减少。当引用计数为零时，矩阵数据才会被释放。Mat::row创建的新Mat头会共享原始矩阵的数据，因此会增加引用计数。因此，Mat::row是浅拷贝，不会复制数据本身。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用Mat::row并进行修改： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 创建一个3x3的矩阵，类型为CV_8UC1 cv::Mat mat = (cv::Mat_<uchar>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9); std::cout << "Original mat:\n" << mat << std::endl; // 获取第二行（索引为1）的浅拷贝 cv::Mat row = mat.row(1); // 修改这一行的值 row.setTo(0); // 原始矩阵也被修改了 std::cout << "After modification:\n" << mat << std::endl; return 0; } ``` 输出： ``` Original mat: [ 1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] After modification: [ 1, 2, 3; 0, 0, 0; 7, 8, 9] ``` 从输出可以看出，修改通过Mat::row得到的行会同时修改原始矩阵。如果你不希望修改原始矩阵，应该使用clone()方法进行深拷贝，例如： ```cpp cv::Mat row_copy = mat.row(1).clone(); ``` 这样，修改row_copy不会影响原始矩阵。总结：Mat::row支持浅拷贝，返回的Mat头与原始矩阵共享数据。如果需要独立的副本，应使用clone()。 §§相关问题§§ 1. OpenCV中除了row，还有哪些方法返回的是浅拷贝的Mat头？ 2. 如何避免在OpenCV中意外修改原始矩阵数据？ 3. OpenCV的引用计数机制在什么情况下会导致问题？</think>### OpenCV中Mat.row的浅拷贝支持在OpenCV中，`Mat.row()` 函数**支持浅拷贝**（shallow copy），这是其默认行为。这意味着当你调用`mat.row(i)`时： 1. **共享数据内存**：返回的新`Mat`对象与原始矩阵共享同一数据块 2. **独立头部信息**：创建新的矩阵头部信息（包含行数、列数、数据类型等） 3. **引用计数增加**：OpenCV的引用计数机制会自动增加，防止数据被意外释放 #### 代码示例 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 创建原始矩阵 cv::Mat original = (cv::Mat_<int>(3,3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); // 获取第二行的浅拷贝 cv::Mat rowCopy = original.row(1); // 修改浅拷贝的数据 rowCopy.at<int>(0, 1) = 99; // 修改第1行第1列（实际是原始矩阵的[1][1]位置） // 原始矩阵也被修改 std::cout << "Modified original:\n" << original << std::endl; return 0; } ``` 输出： ``` Modified original: [1, 2, 3; 4, 99, 6; 7, 8, 9] ``` #### 关键特性： 1. **零拷贝操作**：不复制实际数据，性能高效 2. **内存安全**：引用计数机制确保只要任一Mat对象存在，数据就不会被释放[^1] 3. **视图特性**：返回的矩阵是原始矩阵的"视图"，修改会影响原数据 #### 需要深拷贝时：若需要独立副本，应显式调用`clone()`： ```cpp cv::Mat deepCopy = original.row(1).clone(); // 深拷贝 ```