566 Reshape the Matrix

In MATLAB, there is a very useful function called 'reshape', which can reshape a matrix into a new one with different size but keep its original data.

You're given a matrix represented by a two-dimensional array, and two positive integers r and c representing the row number and column number of the wanted reshaped matrix, respectively.

The reshaped matrix need to be filled with all the elements of the original matrix in the same row-traversing order as they were.

If the 'reshape' operation with given parameters is possible and legal, output the new reshaped matrix; Otherwise, output the original matrix.

Example 1:

Input:

nums =

[[1,2],

 [3,4]]

r = 1, c = 4

Output:

[[1,2,3,4]]

Explanation:
The row-traversing of nums is [1,2,3,4]. The new reshaped matrix is a 1 * 4 matrix, fill it row by row by using the previous list.

 

Example 2:

Input:

nums =

[[1,2],

 [3,4]]

r = 2, c = 4

Output:

[[1,2],

 [3,4]]

Explanation:
There is no way to reshape a 2 * 2 matrix to a 2 * 4 matrix. So output the original matrix.

 

Note:

The height and width of the given matrix is in range [1, 100].

The given r and c are all positive.

 

这道题让我们实现矩阵大小的重塑,也就是实现Matlab中的reshape函数。对于这种二维数组大小重新非配的问题的关键就是对应位置的坐标转换,最直接的办法就是先把原数组拉直,变成一条直线,然后再组成新的数组。所以这道题我们先判断给定数组是否能重塑成给定的大小,就是看两者的元素总数是否相同,直接行数乘以列数即可,然后我们新建一个目标大小的数组,并开始遍历,对于每个位置,我们先转为拉直后的一维坐标,然后在算出在原数组中的对应位置赋值过来即可:

 

解法一:

class Solution {

public:

    vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& nums, int r, int c) {

        int m = nums.size(), n = nums[0].size();

        if (m * n != r * c) return nums;

        vector<vector<int>> res(r, vector<int>(c));

        for (int i = 0; i < r; ++i) {

            for (int j = 0; j < c; ++j) {

                int k = i * c + j;

                res[i][j] = nums[k / n][k % n];

            }

        }

        return res;

    }

};

下面这种方法整体思路和上面没啥区别,但是只使用了一个循环,直接就是遍历拉直后的一维数组的坐标,然后分别转换为两个二维数组的坐标进行赋值,代码如下:

 

解法二:

class Solution {

public:

    vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& nums, int r, int c) {

        int m = nums.size(), n = nums[0].size();

        if (m * n != r * c) return nums;

        vector<vector<int>> res(r, vector<int>(c));

        for (int i = 0; i < r * c; ++i) {

            res[i / c][i % c] = nums[i / n][i % n];

        }

        return res;

    }

};

 

<think>好的,我现在需要解决在图像处理中使用reshape时出现的“矩阵不连续错误”。用户提到了OpenCV和NumPy,可能是在这两个库中遇到了问题。首先,我需要理解什么是矩阵的连续性,以及为什么reshape操作会导致这个问题。 首先,矩阵在内存中的存储方式有两种:连续(continuous)和不连续。连续存储意味着数据在内存中是按顺序排列的,没有间隔或跳跃。例如,一个二维数组在内存中通常是按行优先(C风格)或列优先(Fortran风格)连续存储的。如果矩阵是通过某些操作(如切片、转置)得到的,可能会导致数据不连续。 在OpenCV中,Mat对象有一个属性叫做isContinuous(),用于检查矩阵数据是否连续。当用户尝试使用reshape函数时,如果原矩阵不连续,reshape可能会失败,因为reshape通常要求数据是连续的才能正确改变形状而不复制数据。类似的情况在NumPy中也可能出现,因为reshape操作需要数组是连续的,否则会引发错误或返回一个视图而非新数组。 接下来,我需要回忆OpenCV和NumPy中reshape的具体行为。在OpenCV中,reshape函数不会复制数据,只是改变头信息中的维度,因此要求原矩阵是连续的。如果原矩阵不连续,reshape会抛出错误。而在NumPy中,reshape操作同样依赖于数组的连续性,如果数组不是连续的,可能需要使用特定的参数(如order)或者先转换为连续数组。 解决方案方面,对于OpenCV,用户可能需要先创建一个连续的副本,再使用reshape。例如,使用clone()方法或者copyTo()来确保数据连续。对于NumPy,可能需要使用np.ascontiguousarray()将数组转换为连续后再reshape。 另外,用户提供的引用中提到了clone()方法用于深拷贝子矩阵,这可能与解决OpenCV中的连续性问题有关。例如,在处理图像数据时,如果直接对不连续的Mat进行reshape,应该先使用clone()来确保连续性。 此外,用户可能遇到的问题场景包括:从视频帧中获取的数据(如指针传递),或者通过某些操作(如ROI提取、通道分离)得到的Mat对象可能不连续。例如,引用中的process_video_frame函数使用了pixels指针创建Mat,这种情况下可能需要检查Mat的连续性。 可能的验证步骤包括:在OpenCV中使用mat.isContinuous()检查连续性,如果不连续则使用mat.clone().reshape(...);在NumPy中使用array.flags['C_CONTIGUOUS']或F_CONTIGUOUS检查,然后使用ascontiguousarray()处理。 需要提醒用户注意性能影响,因为复制数据会增加内存和计算开销,但这是解决不连续问题的必要步骤。同时,可能需要解释reshape操作在两种库中的不同行为,避免混淆。 总结解决方案步骤: 1. 检查矩阵是否连续(OpenCV的isContinuous(),NumPy的flags)。 2. 如果不连续,创建连续副本(clone()或ascontiguousarray())。 3. 对连续副本进行reshape操作。</think>在图像处理中使用reshape操作时出现"matrix not continuous"错误,通常是因为内存数据存储不连续导致的。这个问题的解决方案需要根据使用库的特性来处理: ### OpenCV解决方案 1. **检查连续性**: ```cpp if (!mat.isContinuous()) { mat = mat.clone(); // 创建连续副本[^1] } cv::Mat reshaped = mat.reshape(channels, new_dims); ``` 2. **直接处理视频帧数据**: 当使用第三方像素指针创建Mat时,建议显式指定step参数: ```cpp Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step); // 正确保留原始步长[^1] ``` ### NumPy解决方案 1. **创建连续数组**: ```python contiguous_arr = np.ascontiguousarray(original_arr) reshaped = contiguous_arr.reshape(new_shape) ``` 2. **检查数组属性**: ```python print(arr.flags['C_CONTIGUOUS']) # 查看C语言风格连续性 print(arr.flags['F_CONTIGUOUS']) # 查看Fortran风格连续性 ``` ### 根本原因 当矩阵通过以下方式创建时会出现不连续存储: - OpenCV:图像ROI区域、转置操作、非完整宽度切片 - NumPy:数组转置、非连续切片、fortran_order数组
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