cv::Mat类的矩阵内容输出的各种格式的例子

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

功能描述

我们可以这样使用:cv::Mat M(...); cout << M;,直接将矩阵内容输出到控制台。

输出格式支持多种风格,包括OpenCV的原生格式、MATLAB风格、Python风格、NumPy风格、CSV格式以及C语言风格等。

用到的函数

Mat::eye

cv::Mat::eye 是一个静态方法,用于创建一个单位矩阵(对角线上的元素为1,其余位置为0)的 cv::Mat 对象。这个方法使得初始化一个单位矩阵变得简单快捷。

原型
cpp 复制代码
cv::Mat eye(int rows, int cols, int type = CV_64F);
参数
  • rows:指定创建矩阵的行数。
  • cols:指定创建矩阵的列数。
  • type:可选参数,指定了矩阵的数据类型,默认为 CV_64F,即64位浮点型。你可以根据需要选择其他类型,如 CV_8U 表示无符号8位整型,CV_32F 表示32位浮点型等。
示例
cpp 复制代码
cv::Mat identityMatrix = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32F);

这段代码将创建一个3x3的浮点型单位矩阵。

函数Mat::Mat( int rows, int cols, int type )

使用 cv::Mat 的构造函数来初始化一个矩阵

原型
cpp 复制代码
cv::Mat::Mat(int rows, int cols, int type);
参数
  • int rows: 指定矩阵的行数。这是一个整数值,表示矩阵的高度。
  • int cols: 指定矩阵的列数。同样是一个整数值,表示矩阵的宽度。
  • int type: 确定矩阵中元素的数据类型以及(对于多通道数组而言)通道数。这个参数是关键,因为它定义了矩阵中每个元素是如何存储的。类型编码遵循OpenCV的类型系统,常见的类型有:
    CV_8U: 无符号8位整数(uchar,0-255)
    CV_8S: 有符号8位整数(char,-128到127)
    CV_16U: 无符号16位整数
    CV_16S: 有符号16位整数
    CV_32S: 有符号32位整数
    CV_32F: 32位浮点数(float)
    CV_64F: 64位双精度浮点数(double)
    对于多通道数组(如RGB图像),在上述类型后面加上"Cn",其中n表示通道数。例如,CV_8UC3 表示无符号8位,3通道(常用作BGR图像)。因此,type 参数不仅指定了数据类型,还隐含了数组是否为多通道以及通道数。

randu函数

生成单个均匀分布的随机数或随机数数组。

此非模板函数变体将矩阵dst填充来自指定范围的均匀分布随机数:

low c ≤ dst ( I ) c < high c \texttt{low} _c \leq \texttt{dst} (I)_c < \texttt{high} _c lowc≤dst(I)c<highc

参数

-参数 dst 输出随机数数组;该数组必须预先分配.

-参数 low 生成随机数的包含下限.

-参数 high 生成随机数的不包含上限.

代码示例

cpp 复制代码
/*
 *
 *该程序演示了cv::Mat类的串行输出功能,
 *也就是说,你现在可以这样使用:cv::Mat M(...); cout << M;,直接将矩阵内容输出到控制台。
 *输出格式支持多种风格,包括OpenCV的原生格式、MATLAB风格、Python风格、NumPy风格、CSV格式以及C语言风格等。
 *
 */

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


int main( int argc, char** argv )
{
    Mat I                  = Mat::eye( 4, 4, CV_64F );
    I.at< double >( 1, 1 ) = CV_PI;
    cout << "I = \n" << I << ";" << endl << endl;
    Mat r = Mat( 10, 3, CV_8UC3 );
    randu( r, Scalar::all( 0 ), Scalar::all( 255 ) );
    cout << "r (默认风格) = \n" << r << ";" << endl << endl;
    cout << "r (matlab风格) = \n" << format( r, Formatter::FMT_MATLAB ) << ";" << endl << endl;
    cout << "r (python风格) = \n" << format( r, Formatter::FMT_PYTHON ) << ";" << endl << endl;
    cout << "r (numpy风格) = \n" << format( r, Formatter::FMT_NUMPY ) << ";" << endl << endl;
    cout << "r (csv风格) = \n" << format( r, Formatter::FMT_CSV ) << ";" << endl << endl;
    cout << "r (c风格) = \n" << format( r, Formatter::FMT_C ) << ";" << endl << endl;
    Point2f p( 5, 1 );
    cout << "p = " << p << ";" << endl;
    Point3f p3f( 2, 6, 7 );
    cout << "p3f = " << p3f << ";" << endl;
    vector< float > v;
    v.push_back( 1 );
    v.push_back( 2 );
    v.push_back( 3 );
    cout << "shortvec = " << Mat( v ) << endl;
    vector< Point2f > points( 20 );
    for ( size_t i = 0; i < points.size(); ++i )
        points[ i ] = Point2f( ( float )( i * 5 ), ( float )( i % 7 ) );
    cout << "points = " << points << ";" << endl;
    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码
I = 
[1, 0, 0, 0;
 0, 3.141592653589793, 0, 0;
 0, 0, 1, 0;
 0, 0, 0, 1];

r (默认风格) = 
[ 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181;
 239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101;
 102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211;
 181, 162, 197, 191, 196,  40,   7, 243, 230;
  45,   6,  48, 173, 242, 125, 175,  90,  63;
  90,  22, 112, 221, 167, 224, 113, 208, 123;
 214,  35, 229,   6, 143, 138,  98,  81, 118;
 187, 167, 140, 218, 178,  23,  43, 133, 154;
 150,  76, 101,   8,  38, 238,  84,  47,   7;
 117, 246, 163, 237,  69, 129,  60, 101,  41];

r (matlab风格) = 
(:, :, 1) = 
 91, 179, 236;
239, 207, 183;
102,  68, 198;
181, 191,   7;
 45, 173, 175;
 90, 221, 113;
214,   6,  98;
187, 218,  43;
150,   8,  84;
117, 237,  60
(:, :, 2) = 
  2,  52,   8;
 26, 218, 158;
 18, 210, 207;
162, 196, 243;
  6, 242,  90;
 22, 167, 208;
 35, 143,  81;
167, 178, 133;
 76,  38,  47;
246,  69, 101
(:, :, 3) = 
 79, 205, 181;
248,  45, 101;
118, 139, 211;
197,  40, 230;
 48, 125,  63;
112, 224, 123;
229, 138, 118;
140,  23, 154;
101, 238,   7;
163, 129,  41;

r (python风格) = 
[[[ 91,   2,  79], [179,  52, 205], [236,   8, 181]],
 [[239,  26, 248], [207, 218,  45], [183, 158, 101]],
 [[102,  18, 118], [ 68, 210, 139], [198, 207, 211]],
 [[181, 162, 197], [191, 196,  40], [  7, 243, 230]],
 [[ 45,   6,  48], [173, 242, 125], [175,  90,  63]],
 [[ 90,  22, 112], [221, 167, 224], [113, 208, 123]],
 [[214,  35, 229], [  6, 143, 138], [ 98,  81, 118]],
 [[187, 167, 140], [218, 178,  23], [ 43, 133, 154]],
 [[150,  76, 101], [  8,  38, 238], [ 84,  47,   7]],
 [[117, 246, 163], [237,  69, 129], [ 60, 101,  41]]];

r (numpy风格) = 
array([[[ 91,   2,  79], [179,  52, 205], [236,   8, 181]],
       [[239,  26, 248], [207, 218,  45], [183, 158, 101]],
       [[102,  18, 118], [ 68, 210, 139], [198, 207, 211]],
       [[181, 162, 197], [191, 196,  40], [  7, 243, 230]],
       [[ 45,   6,  48], [173, 242, 125], [175,  90,  63]],
       [[ 90,  22, 112], [221, 167, 224], [113, 208, 123]],
       [[214,  35, 229], [  6, 143, 138], [ 98,  81, 118]],
       [[187, 167, 140], [218, 178,  23], [ 43, 133, 154]],
       [[150,  76, 101], [  8,  38, 238], [ 84,  47,   7]],
       [[117, 246, 163], [237,  69, 129], [ 60, 101,  41]]], dtype='uint8');

r (csv风格) = 
 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181
239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101
102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211
181, 162, 197, 191, 196,  40,   7, 243, 230
 45,   6,  48, 173, 242, 125, 175,  90,  63
 90,  22, 112, 221, 167, 224, 113, 208, 123
214,  35, 229,   6, 143, 138,  98,  81, 118
187, 167, 140, 218, 178,  23,  43, 133, 154
150,  76, 101,   8,  38, 238,  84,  47,   7
117, 246, 163, 237,  69, 129,  60, 101,  41
;

r (c风格) = 
{ 91,   2,  79, 179,  52, 205, 236,   8, 181,
 239,  26, 248, 207, 218,  45, 183, 158, 101,
 102,  18, 118,  68, 210, 139, 198, 207, 211,
 181, 162, 197, 191, 196,  40,   7, 243, 230,
  45,   6,  48, 173, 242, 125, 175,  90,  63,
  90,  22, 112, 221, 167, 224, 113, 208, 123,
 214,  35, 229,   6, 143, 138,  98,  81, 118,
 187, 167, 140, 218, 178,  23,  43, 133, 154,
 150,  76, 101,   8,  38, 238,  84,  47,   7,
 117, 246, 163, 237,  69, 129,  60, 101,  41};

p = [5, 1];
p3f = [2, 6, 7];
shortvec = [1;
 2;
 3]
points = [0, 0;
 5, 1;
 10, 2;
 15, 3;
 20, 4;
 25, 5;
 30, 6;
 35, 0;
 40, 1;
 45, 2;
 50, 3;
 55, 4;
 60, 5;
 65, 6;
 70, 0;
 75, 1;
 80, 2;
 85, 3;
 90, 4;
 95, 5];
相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱5895 小时前
Python----OpenCV(图像増强——高通滤波(索贝尔算子、沙尔算子、拉普拉斯算子),图像浮雕与特效处理)
人工智能·python·opencv·计算机视觉
彭祥.1 天前
Jetson边缘计算主板:Ubuntu 环境配置 CUDA 与 cudNN 推理环境 + OpenCV 与 C++ 进行目标分类
c++·opencv·分类
Tony沈哲1 天前
macOS 上为 Compose Desktop 构建跨架构图像处理 dylib:OpenCV + libraw + libheif 实践指南
opencv·算法
视觉人机器视觉2 天前
Visual Studio2022和C++opencv的配置保姆级教程
c++·opencv·visual studio
PyAIExplorer2 天前
图像旋转:从原理到 OpenCV 实践
人工智能·opencv·计算机视觉
PyAIExplorer2 天前
OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
人工智能·opencv·计算机视觉
whoarethenext2 天前
使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
开发语言·c++·opencv·mfcc
jndingxin2 天前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
晨同学03272 天前
opencv的颜色通道问题 & rgb & bgr
人工智能·opencv·计算机视觉
看到我,请让我去学习2 天前
OpenCV开发-初始概念
人工智能·opencv·计算机视觉