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這篇文章主要為大家分析了Qt+OpenCV聯合開發中圖像的創建與賦值是怎樣的的相關知識點,內容詳細易懂,操作細節合理,具有一定參考價值。如果感興趣的話,不妨跟著跟隨小編一起來看看,下面跟著小編一起深入學習“Qt+OpenCV聯合開發中圖像的創建與賦值是怎樣的”的知識吧。
1、Mat不但是一個非常有用的圖像容器類,同時也是一個通用的矩陣類,它mat分為頭部(包括圖像的大小、寬高、類型、通道數等)和數據部分(像素的值的集合)
2、獲取的mat對象賦值給另一個對象時候,相當于把這個指針重新指向原來的數據,實質上還是指向同一個DataBlock。只有在進行克隆或者拷貝的時候,才會把這個Mat中所有的數據復制一份供你使用。Mat基本結構如圖所示。
補充:
1、數據部分主要包含圖像的像素數據,各個像素點的像素值。若單通道,每個像素點只有一個值;若三通道,每個像素點有三個值。
2、Mat 對象的創建有多種方式:克隆、復制、賦值、構造函數。速度從快到慢:構造函數、賦值、復制、克隆
賦值法:賦值產生的對象與原賦值對象指向同一個內存地址Data Block。(淺拷貝)Copy/clone法:會產生的新內存對象,指向獨立的Data Block。(深拷貝)構造函數:Mat img_constructe(src);//src為圖片源地址
下面主要介紹圖像的克隆及拷貝
Mat img_clone = src.clone();
c++原型:
參數一:OutputArray,目標矩陣(輸出的圖片)。
同以前一樣,聲明函數放在test1.h文件里,實現放在test1.cpp文件里
在main中測試
從下圖可以看出,顯示的兩張圖沒什么區別
如圖所示
此處zeros的函數原型:
參數一:size,矩陣(圖像)大小。
參數二:type,圖像類型
OpenCv的源代碼中提到:(_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
CV_8UC1,CV_64FC3是枚舉類型,所以這里的type可以是任何的預定義類型,結構如下:
CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>1、bit_depth-----比特數-----代表8bite,16bites,32bites,64bites
如果你現在創建了一個存儲--灰度圖片的Mat對象,這個圖像的大小為寬100,高100,那么,現在這張灰度圖片中有10000個像素點,它每一個像素點在內存空間所占的空間大小是8bite,8位對應的就是CV_82、S|U|F--S--代表signed int---有符號整形
U--代表--unsigned int----無符號整形
F--代表--float---------單精度浮點型3、C<number_of_channels>----代表一張圖片的通道數,比如:
1--灰度圖片--grayImg---單通道圖像
2--RGB彩色圖像---------3通道圖像
3--帶Alph通道的RGB圖像----4通道圖像如果不帶通道數的這些類型就是默認通道數為1。
例如,CV_8U就等同于CV_8UC1,CV_32S就等同于CV_32SC1。
將上述的代碼修改成三通道后:
可以看出原矩陣從8×8變為了24×8,因為原來是單通道,而現在為3通道,代表著每個像素點包含了3個像素值,可以說明圖像在Mat上面真正的寬度等于通道數乘以Mat定義矩陣的寬度,即3*8=24。
但是每個通道都為1的圖不能用在三通道上,如圖,結果就是每個像素點的第一個通道為1,其余通道都為0。
其實我們也可以對m3賦值,來改變他的第一個通道的值。
如果想要每個通道的值都為127,可以通過調用Scalar函數
區別:拷貝不會改變原對象,而賦值則m4一變m3也會隨之改變
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