VS+openCV之深入了解 cv::Mat

最新推荐文章于 2024-04-22 11:35:36 发布

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#opencv #visual studio #c++

本文详细介绍了OpenCV中cv::Mat数据结构的使用，包括创建图像、显示、重新分配、创建彩色图像、副本图像的性质以及灰度图像的转换。通过实例展示了如何操作图像，如创建红色图像、处理副本图像以及转换灰度图像，并讨论了浅复制和深复制的区别。此外，还提到了类中图像属性的正确处理方式，避免了潜在的错误。

测试 cv::Mat 数据结构的不同属性

1. 头文件

#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

2. 测试函数，它创建一幅图像

这里需要注意如果是单纯的function的话，后续调用函数可能会报错，因此我这里加了个1。其次，CV_8U表示每个像素对应1字节（灰度图像），U表示无符号，也可用S表示有符号。

对于彩色图像，应该使用CV_8UC3。也可以定义16位或32位，有符号或者无符号，例如CV_16SC3。甚至可以使用32位或者64位的浮点数，例如CV_32F。

cv::Mat function1() {
	//创建图像
	cv::Mat ima(500, 500, CV_8U, 50);
	//返回图像
	return ima;
}

3. 创建一个240行x320列的图像并显示

    cv::Mat image1(240, 320, CV_8U, 100);
	cv::imshow("Image", image1);//显示图像
	cv::waitKey(0);

4. 重新分配一个新图像

可以随时用create分配或重新分配图像的数据块。若图像已被分配，其原来的内容会先被释放。如果新的尺寸与类型与原来相同，就不会重新分配内存。

    image1.create(200, 200, CV_8U);
	image1 = 200;

	cv::imshow("Image", image1);
	cv::waitKey(0);

5. 创建红色图像<

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