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OpenCV2：总结篇cv：：Mat类⼀.简介在OpenCV中,可以⽤C++语法的Mat类来表⽰⼀张图像也可以⽤C语法的lpllmage或CvMat结构体来表⽰⼀张图像1.单通道像素值2.多通道像素值OpenCV默认颜⾊顺序为BGR⼆.成员公有函数cv::Mat类能够⾃动管理内存,由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成cv::Mat类表⽰⼀个n维的密集数值单通道或多通道数组,它可⽤于存储实数或复数值的向量和矩阵灰度和彩⾊图像体素向量场点云张量直⽅图等1.常⽤的成员函数Mat::Mat()Mat::~Mat()Mat::row // 创建⼀个具有指定了矩阵头中⾏数的参数的矩阵Mat::col // 创建⼀个具有指定了矩阵头中列数的参数的矩阵Mat::rowRange // 为指定的⾏span创建⼀个新的矩阵头,可取指定⾏区间元素Mat::colRange // 为指定的列span创建⼀个⼼得矩阵头,可取指定列区间元素Mat::clone // 创建⼀个数据及其基础数据的完整副本Mat::copyTo //Mat::convertToMat::zerosMat::onesMat::channelsMat::emptyMat::atMat::isContinuous() //判断图像存储是否连续2.不常⽤的成员函数Mat::addref()Mat::adjustROI()Mat::assignTo()Mat::at()Mat::begin()Mat::channels() Mat::checkVertor() Mat::clone() Mat::col() Mat::colRange() Mat::convertTo() Mat::copySize() Mat::copyTo() Mat::create() Mat::cross() Mat::deallocate() Mat::depth() Mat::diag() Mat::dot() Mat::elemSize() Mat::elemSize1() Mat::empty() Mat::end() Mat::eye() Mat::inv() Mat::isContinuous() Mat::isSubmatrix() Mat::locateROI() Mat::mul() Mat::ones() Mat::pop_back() Mat::ptr() Mat::push_back() Mat::push_back_() Mat::release() Mat::reserve() Mat::reshape() Mat::resize() Mat::row() Mat::rowRange() Mat::setTo() Mat::step1() Mat::t()Mat::total()Mat::type()Mat::zeros()3.成员数据class CV_EXPORTS Mat{public:// 标志位int flags;// 矩阵的维数,应该⼤于等于2int dims;// 矩阵的⾏数和列数,如果维度⼤于2,则都为-1int rows,cols;// 指向数据的指针uchar* data;// 指向引⽤计数的指针int* refcount;uchar* datastart;uchar* dataend;uchar* datalimit;MatAllocator* allocator;MSize size;MStep step;};4.构造函数Mat() // 默认构造函数Mat(int row,int cols,int type)Mat(Size size,int type)Mat(int rows,int cols,int type,const Scalar& s)Mat(Size size,int type,const Scalar& s)Mat(int ndims,const int* sizes,int type)Mat(int ndims,const int* sizes,int type,const Scalar& s)Mat(const Mat& m) // 拷贝构造函数Mat(int rows,int cols,int type,void* data,size_t step=AUTO_STEP)Mat(Size size,int type,void* data,size_t step=AUTO_SETP)Mat(int ndims,const int* sizes,int type,void* data,const size_t* steps=0)Mat(const Mat& m,const Range& rowRange,const Range& colRange=Range::all());Mat(const Mat& m,const Rect& roi);Mat(const Mat& m,const Range* ranges);Mat(const CvMat* m,bool copyData=false);Mat(const CvMatND* m,bool copyData=false);Mat(const IplImage* img,bool copyData=false);template<typename _Tp>explicit Mat(const vector<_Tp>& vec,bool copyData=false);template<typename _Tp,int n>explicit Mat(const Vec<_Tp,n>& vec,bool copyData=true);template<typename _tp,>三.cv::Mat 类型转换1.cv::Mat 类转换为 IplImage 类型和 CvMat 类型cv::Mat img;CvMat cvMatImg = img;IplImage iplImage = img;2.IpIImage 类型和 CvMat 类型转换为 cv::Mat 类型IplImage* iplImg = cvLoadImage("a.jpg");cv::Mat img(iplImg, true);。
标题：深度剖析opencv中的Mat截取函数的应用与优化在计算机视觉领域中，OpenCV库无疑是最为重要和常用的工具之一。
其中，Mat类是OpenCV中最基本的数据结构之一，用于存储和操作图像像素数据。
对于Mat的截取函数，是在图像处理中非常常用的操作之一。
本篇文章将对opencv中Mat截取函数的应用与优化进行深度剖析，以帮助读者更深刻地理解并灵活运用这一功能。
1. Mat截取函数的基本用法Mat截取函数是在处理图像时经常使用的一种操作，它可以获取图像中感兴趣区域（ROI）的像素数据，方便进一步的处理和分析。
在OpenCV中，可以通过Mat的截取函数来实现对感兴趣区域的选取，具体的使用方法如下：```CPPMat image = imread("test.jpg");Rect roi_rect(x, y, width, height); // 定义感兴趣区域的矩形Mat roi = image(roi_rect); // 获取感兴趣区域的像素数据```上述代码中，首先通过imread函数读取了一张图像，然后通过定义矩形roi_rect来确定感兴趣区域的位置和大小，最后使用Mat的括号运算符来实现截取操作。
通过这样简单的几行代码，就可以轻松地获取到原图像中感兴趣区域的像素数据。
2. Mat截取函数的应用场景Mat截取函数在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用，例如：- 目标检测与识别：在目标检测与识别中，通常需要从原始图像中截取出目标区域，进行特征提取和分类识别。
- 图像分割与处理：对于图像中的某些特定区域，可能需要单独进行处理，比如边缘检测、颜色分割等。
Mat截取函数就可派上用场。
- 区域感兴趣分析：在一些图像处理算法中，可能只对图像中的某些区域感兴趣，可以通过Mat截取函数提取出这些区域进行进一步分析。
3. Mat截取函数的优化技巧尽管Mat截取函数非常方便实用，但在实际应用中也存在一些值得注意的优化技巧，可以进一步提高截取效率和减小内存开销：- 避免不必要的数据拷贝：在Mat的截取操作中，有时候因为未复制数据或浅拷贝的原因，可能导致对感兴趣区域进行修改时影响原始图像数据。
mat(mat m, rect roi)用法您提到的`mat(mat m, rect roi)` 看起来像是OpenCV 中`cv::Mat` 类的构造函数的一部分，但它实际上并不完全正确。
在 OpenCV 中，`cv::Mat` 是所有矩阵/图像数据的基类。
这个类有许多构造函数，其中一些允许您创建一个新的 `cv::Mat` 对象，该对象是另一个 `cv::Mat` 对象的子集（或称为“ROI”或“Region of Interest”）。
以下是几个相关构造函数：1. `cv::Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)`* 这个构造函数从给定的 `cv::Mat` 对象 `m` 中创建一个子矩阵，该子矩阵由 `roi`（矩形区域）定义。
* 参数 `m` 是原始矩阵，而 `roi` 是一个 `cv::Rect` 对象，它定义了子矩阵的边界矩形。
2. `cv::Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)`* 这个构造函数从给定的 `cv::Mat` 对象 `m` 中创建一个子矩阵，该子矩阵由行范围和列范围定义。
* 参数 `m` 是原始矩阵，而 `rowRange` 和 `colRange` 是`cv::Range` 对象，分别定义了子矩阵的行范围和列范围。
例如：```cppcv::Mat image = cv::imread("path_to_image.jpg");cv::Rect roi(100, 100, 200, 200); // x, y, width, height cv::Mat subimage = image(roi); // 从image中提取一个矩形区域```在上面的例子中，我们从图像中提取了一个从 (100, 100) 开始，宽度和高度都为 200 的矩形区域。
cvmat 引用计数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:OpenCV中的cv::Mat是一个重要的数据结构，用于存储图像数据。
在处理图像数据时，通常需要对图像进行复制、裁剪、缩放等操作，这可能会导致内存的频繁分配和释放，影响程序的性能。
为了解决这个问题，OpenCV引入了引用计数机制，即对cv::Mat的引用计数进行管理，避免不必要的内存操作，提高程序效率。
本文将介绍cv::Mat的引用计数概念，讨论引用计数的作用以及在实际应用中的优势。
着重强调了cv::Mat引用计数在图像处理中的重要性，希望读者能够深入了解并应用这一功能，提升图像处理的效率和质量。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三部分。
首先，引言部分将概述文章的主题，并介绍文章的结构和目的。
接着，正文部分将详细讨论cv::Mat 的概念、引用计数的概念以及cv::Mat引用计数的作用。
最后，结论部分将总结cv::Mat引用计数的重要性，并探讨应用cv::Mat引用计数的优势和未来发展的展望。
整个文章将围绕着cv::Mat引用计数展开讨论，旨在帮助读者更深入地了解这一概念的重要性和应用领域。
1.3 目的：本文的主要目的是探讨cv::Mat引用计数的概念和作用。
通过深入了解cv::Mat引用计数的机制，我们可以更好地理解在OpenCV中对图像数据进行操作时的内存管理方式。
此外，我们还将分析cv::Mat引用计数在图像处理和机器学习领域中的应用优势，探讨其对算法性能和效率的影响。
最终，我们将展望cv::Mat引用计数在未来发展中的潜力，以及可能带来的创新和改进。
通过本文的讨论，读者可以更全面地了解和应用cv::Mat 引用计数，从而提高图像处理和机器学习任务的效率和效果。
2.正文2.1 什么是cv::Mat在OpenCV中，cv::Mat是表示图像的基本数据结构。
它是一个N维矩阵类，用于存储图像像素的数据以及相关的元数据。
opencv mat 向量转mat矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写这篇长文之前，我们首先来了解一下概述部分的内容。
本文旨在介绍如何使用OpenCV实现将向量转化为Mat矩阵的方法。
在计算机视觉和图像处理中，OpenCV是一个广泛应用的开源库。
它提供了一系列图像处理和计算机视觉的功能，其中包括矩阵的操作和转换。
而Mat是OpenCV中用于表示多维数组的矩阵类。
本文主要讨论的问题是，当我们需要将一个向量（例如一维数组）转化为一个Mat矩阵时，我们应该如何进行操作。
这个问题在很多图像处理和机器学习算法中都是常见的操作。
通过本文的介绍，读者将了解到OpenCV中的Mat矩阵的基本知识以及如何使用OpenCV中的函数来进行向量到Mat矩阵的转换。
我们将详细讨论OpenCV中相关的函数和方法，并给出一些实际代码示例来帮助读者更好地理解。
除了介绍向量到Mat矩阵的转换方法外，本文还将讨论一些在这个过程中可能遇到的常见问题以及相应的解决方案。
通过这些内容的学习和实践，读者可以掌握将向量转化为Mat矩阵的基本技巧，并能够灵活应用于自己的实际项目中。
总之，本文将以OpenCV为基础，详细介绍如何将向量转化为Mat 矩阵的方法和技巧，并帮助读者理解相关的原理和操作。
通过阅读本文，读者将能够更好地应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉的相关工作。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以编写如下：在本篇文章中，将通过以下几个部分来详细介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理及相关操作方法。
第一部分是引言，将对本文的概述进行说明。
首先介绍mat向量和mat矩阵在计算机视觉中的应用和重要性，以及为什么需要进行向量转矩阵的操作。
随后，本文将简要阐述文章的整体结构，以及各个部分所涵盖的内容。
最后，明确本文的目的，即通过深入了解mat向量转mat矩阵的原理和操作方法，帮助读者更好地掌握和应用这一技术。
第二部分是正文，将重点介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理和方法。
OpenCV Mat构造简介OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中的Mat类是其核心数据结构之一。
Mat类用于存储和操作图像像素数据，是OpenCV中最常用的数据类型之一。
本文将详细介绍OpenCV Mat的构造方法和使用技巧，包括创建空白图像、从已有数据创建图像、设置和获取像素值、图像拷贝等。
创建空白图像在OpenCV中创建空白图像可以使用cv::Mat类的构造函数。
以下是几种常见的创建空白图像的方法：1. 使用默认构造函数cv::Mat image;上述代码将创建一个空白图像，它没有分配内存空间，并且没有任何初始化。
在使用这种方式创建的图像之前，需要先为其分配内存或者将其与其他已有的Mat对象关联起来。
2. 指定尺寸和类型cv::Mat image(height, width, type);上述代码将创建一个指定尺寸和类型的空白图像。
其中height表示图像高度，width表示图像宽度，type表示图像类型。
常见的类型有： - CV_8UC1: 单通道8位无符号整数（灰度图） - CV_8UC3: 三通道8位无符号整数（彩色图） -CV_32FC1: 单通道32位浮点数3. 使用Mat::create函数cv::Mat image;image.create(height, width, type);上述代码将创建一个空白图像，并为其分配内存空间。
这种方式相比于直接使用构造函数，更加灵活，可以在运行时动态地创建图像。
从已有数据创建图像除了创建空白图像，我们还可以从已有的数据中创建图像。
以下是几种常见的从已有数据创建图像的方法：1. 使用指针和尺寸cv::Mat image(height, width, type, data);上述代码将使用指针data指向的数据创建一个指定尺寸和类型的图像。
这种方式适用于已有数据存储在连续内存块中的情况。
2. 使用cv::Mat构造函数和已有数据cv::Mat image(rows, cols, type, data, step);上述代码将使用指针data指向的数据以及步长step来创建一个指定尺寸和类型的图像。
OPENCV库函数使用说明
一、cv::Mat类介绍
cv::Mat类是OpenCV中最核心的基本数据结构，抽象代表一个n维矩阵，矩阵元素的矩阵可以是单通道浮点数，向量，多通道，可以是无符号字节，单精度浮点数以及双精度浮点数，并且支持多通道数据。
Mat类通过长度和宽度确定矩阵的大小，通过depth(函数可以得到它的深度，深度表示分量的类型。
Mat矩阵分为三种：关键的类型，普通的类型，宽字节类型，关键类型是由C++11语言提供的，主要用于简化mat 和其他类型的交互，它的性能比普通类型更好，但不支持所有类型；普通类型可以实现所有的功能，但是性能比关键类型要差；宽字节类型是在普通类型的基础上，支持访问1（uchar），2（ushort），4（uint）个字节长度的数据，它的性能比普通类型好。
二、cv::Mat函数使用
1.Mat类结构函数
一般来说，Mat类的结构函数主要有两种，分别是Mat（）和Mat （｛}），当我们只想创建一个空的Mat类时，可以使用Mat（），当想要创建一个8位单通道矩阵时，可以使用Mat（｛}）。
2.Mat常用成员函数
（1）ptr（）：返回一个指向矩阵数据的指针；
（2）row（）：返回行数；
（3）cols（）：返回列数；。
opencv mat 最大值OpenCVMat最大值指的是在一个Mat(矩阵)中找到最大的元素值。
在OpenCV中，可以使用 Mat 的 cv::minMaxLoc() 函数来找到 Mat 中的最大值。
cv::minMaxLoc() 函数有四个参数，分别是：1. 输入矩阵 Mat2. 最小值指针，输出矩阵中最小值的位置3. 最大值指针，输出矩阵中最大值的位置4. 可选参数，用于指定矩阵的掩码，只有掩码中对应位置为非零时，该位置才会被包含在计算中。
下面是一个示例代码，用于查找一个 Mat 中的最大值：```cppcv::Mat image = cv::imread('example.jpg',cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像double minValue, maxValue;cv::Point minLoc, maxLoc;cv::minMaxLoc(image, &minValue, &maxValue, &minLoc,&maxLoc); //查找最大值std::cout << 'Max value is ' << maxValue << std::endl;```在这个示例中，首先读取了一个灰度图像，并将其存储在一个Mat 中。
然后使用 cv::minMaxLoc() 函数来查找最大值，并将结果存储在 maxValue 变量中。
最后将 maxValue 的值打印到控制台上。
需要注意的是，cv::minMaxLoc() 函数只适用于单通道的矩阵。
如果需要查找多通道矩阵中的最大值，需要使用其他函数来实现。
opencv mat的ptr用法摘要：一、Mat的基本概念二、Ptr的定义与用法三、Mat与Ptr的关系四、Ptr的应用场景五、使用Ptr的注意事项正文：一、Mat的基本概念Mat是OpenCV中用于处理二维图像数据的一种数据结构。
它是一个类似于C++的数组，但是专门用于存储图像数据，具有很多方便的函数和方法。
在OpenCV中，Mat可以使用多种数据类型，如float、double、uchar等。
二、Ptr的定义与用法Ptr是OpenCV中用于操作Mat对象的一种指针类型。
它类似于C++的指针，但具有更高的安全性。
Ptr内部使用智能指针（std::shared_ptr）实现，自动管理内存，避免了内存泄漏的风险。
使用Ptr时，需要包含opencv2/core/core.hpp头文件。
以下是一个简单的Ptr用法示例：```cpp#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>int main() {cv::Mat mat(512, 512, CV_8UC1, cv::Scalar(255));cv::Ptr<cv::Mat> ptr_mat = mat;// 对mat进行操作// ...return 0;}```三、Mat与Ptr的关系Mat和Ptr之间存在密切的关系。
Ptr可以看作是Mat的一种轻量级包装，它将Mat对象的管理交给智能指针，使得程序员可以更专注于图像处理的逻辑，而不用担心内存管理。
在实际编程中，可以使用Ptr来操作Mat对象，从而提高代码的可读性和实用性。
四、Ptr的应用场景1.动态分配Mat对象：在需要处理大量图像数据时，可以使用Ptr动态分配Mat对象，以避免内存不足的问题。
```cppcv::Ptr<cv::Mat> ptr_mat(new cv::Mat(512, 512, CV_8UC1));```2.矩阵运算：使用Ptr可以方便地进行矩阵运算，如加法、减法、点乘等。
OpenCV参考手册之Mat类详解（二）译文参考The OpenCV Reference Manual （Release 2.3）August 17 2011Mat::~MatMat的析构函数。
C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。
Mat::operator =提供矩阵赋值操作。
C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)C++: Mat& Mat::operator=(const Scalar& s)参数：m –被赋值的右侧的矩阵。
矩阵的赋值是一个复杂度为O(1) 的操作。
这就意味着没有数据段复制并且有数量的递增两矩阵将使用同一引用计数器。
在给矩阵赋新数据之前先由Mat::release()释放引用。
expr –被赋值的矩阵表达式对象。
作为第一种赋值方式的逆操作第二种形式可以被重新用到具有适当大小和尺寸的已分配空间的矩阵上以适应表达式的结果。
矩阵表达式扩展得到的实函数将自动处理这个分配过程。
例如：C=A+B 扩展成add(A, B, C) , andadd() 要当心C重新分配数据的操作。
.s –标量赋值给每一个矩阵元，矩阵的大小和类型将不会改变。
有现成的赋值运算符。
由于他们各不相同请阅读运算符参数说明。
Mat::operator MatExpr提供一种Mat-to-MatExpr转换运算符C++: Mat::operator MatExpr_<Mat, Mat>() const转换运算符不能显示调用而是由矩阵表达式引擎（Matrix Expression engine）内部调用The cast operator should not becalled explicitly. It is used internally by the Matrix Expressions engine.Mat::row创建一个指定行数的矩阵头。
