初始化
常量赋值初始化
cpp
cv::Mat m = (cv::Mat_<float>(3,1) << 1, 2, 1.0);
指定类型和大小的二维数组
cpp
cv::Mat m(int rows, int cols, int type);
cv::Mat m(cv::Size sz, int type);
初始化值均为0
cpp
//二维数组,类型CV_8UC3, 初始化值cv::Scalar(100, 1, 1)
cv::Mat mat = cv::Mat::zeros(int rows, int cols, CV_8UC3, cv::Scalar(100, 1, 1));
cv::Mat mat = cv::Mat::ones(rows, cols, CV_32F); // 全1
cv::Mat mat = cv::Mat::eye(rows, cols, CV_64F); // 单位矩阵
数组赋值
cpp
char* data = new char[15];
cv::Mat m3(3, 5, CV_8UC1, data);
//或者, 数据位数对齐
cv::Mat m4(1, 5, CV_8UC3, data);
cv::Mat m6(cv::Size(3, 5), CV_8UC1, data);
指定类型多维数组
cpp
7、指定类型的多维数组
cv::Mat m(int ndims, const int* sizes, int type);
int size[3] = { 3, 2, 2 };
cv::Mat m7(3, size, CV_8UC1);
//多维赋值
int matSize2[] = { 2,2,2 };//每一维元素的个数:8:行,10:列
char* data2 = new char[8];
cv::Mat m9(3, matSize2, CV_8UC1, data2);
cpp
//使用cv::Vec定义相同类型、大小为n的一维数组初始化
cv::Vec<float, 10> data1{ 1,2,3,4,5, 6,7,8,9,10 };
cv::Mat m1(data1, true);
//使用cv::Matx定义相同类型、大小为mxn的二维数组
cv::Matx<float, 2, 4> data2{ 1,2,3,4,5,6,7,7 };
cv::Mat m2(data2, true);
//使用STL vector定义相同类型的一维数组
std::vector<float> vec{1, 2, 3, 4, 5, 6};
cv::Mat m3(vec, true);
访问:
1、 at 访问
If matrix is of type CV_8U then use Mat.at<uchar >(y,x).
If matrix is of type CV_8S then use Mat.at<schar >(y,x).
If matrix is of type CV_16U then use Mat.at<ushort >(y,x).
If matrix is of type CV_16S then use Mat.at<short >(y,x).
If matrix is of type CV_32S then use Mat.at<int >(y,x).
If matrix is of type CV_32F then use Mat.at<float >(y,x).
If matrix is of type CV_64F then use Mat.at<double >(y,x).
If matrix is of type CV_8UC3 then use Mat.at<Vec3b>(y,x)[0]
优点:直观好理解
缺点:访问速度相对慢
2、ptr指针进行访问
cpp
cvInitMatHeader(&mat,3,2,CV_32FC3,data);//3通道
int nChannels = 3;
for(int x=0;x<mat.rows;++x){
float *p = (float *)(mat.data.ptr + x*mat.step);//指向每一行的起始位置
for(int y=0;y<mat.cols;++y){
float value[3];
value[0] = *(p+y*nChannels);
value[1] = *(p+y*nChannels+1);
value[2] = *(p+y*nChannels+2);
}
}