OpenCV-10mat的深浅拷贝

一.Mat介绍

mat是OpenCV是在C++语言用来表达图像数据的一种数据结构,在Python转换为numpy的ndarray.

mat是由header和date组成,header中记录了图片的维数、大小、数据类型等信息.

例如:cv2.imshow(winname, mat)

第一个参数为窗口名,第二个参数为mat,也就是图片,类型为ndarray

因此直接打印图片格式也为ndarray.

Opencv用mat这种结构来表示图片的。

C++是用mat来保存数据的,Python相当于对其进行了封装,在python中把mat转化为了numpy的ndarray.

其中有些属性不能使用,只有C++中才有。例如channels不能使用,因为例如图片的形式已经为ndarray,不能转换。像素的位深.type、channels也没有了,行列数也没有了,但可以通过shape查看。

基础:nadrray四种常见的属性:

img.data(实际为存放数据的地址)

img.size(元素的总个数)

img.dtype(数据类型)

img.shape(维度形状)

在Python中Mat数据对应着numpy的ndarray,使用numpy提供的深浅拷贝方法即可实现Mat的拷贝。

二. 示例代码如下:

复制代码
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("xiaoyang.jpeg")

# 浅拷贝相当于常见创建了一份原始数据的视图 ,用view
img2 = img.view()

# 深拷贝
img3 = img.copy()

# 改成红色
img[10:100, 10:100] = [0, 0, 255]

# cv2.imshow("img", img)
# cv2.imshow("img", img2)
cv2.imshow("img", np.hstack((img, img2, img3)))  # 横着排列三张图


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果:原图和浅拷贝出现红色部分,深拷贝没有改变。

相关推荐
拜小白19 分钟前
【论文解读】PanoContext:全景场景理解的全房间 3D 上下文模型
计算机视觉·全景图
YOLO数据集集合22 分钟前
小麦穗检测数据集 | 小麦穗检测 植物表型 密集目标检测 农业AI9182期
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·目标跟踪·小麦穗
Keep_Trying_Go36 分钟前
MobileSAMv2分割算法详解
图像处理·人工智能·计算机视觉
java资料站6 小时前
十一、Spring AI Alibaba · 高级 · 多智能体(Multi-agent)
人工智能·spring·microsoft
richard_yuu6 小时前
OpenCV 实战第 9 篇:Template Matching vs 特征匹配,ROI 定位该选哪个
opencv
2601_955662467 小时前
情感解说视频如何提升感染力?配音细节很关键
人工智能·音视频·语音识别·视频
苏醒的人生7 小时前
电商品牌物料AI生图工具推荐:让品牌调性一套到底
人工智能
lank_M7 小时前
截图OCR预处理在普通屏上翻车,Retina截图却没事
图像处理·人工智能·计算机视觉·ocr
Aloudata7 小时前
LookML 语义模型 vs 企业级独立语义层:BI 建模语言能否承担企业语义底座?
数据库·人工智能·数据分析·数据资产·dataagent