學習OpenCV 深入了解 cv Mat

2021-07-11 05:49:20 字數 938 閱讀 1059

cv::mat 有兩個必不可少的組成部分,乙個頭部,乙個資料塊。

class

cv_exports

mat

cv::mat 頭部屬性主要有:cols、rows 或 channels,而資料塊(uchar* data)包含了影象中所有畫素的值。

cv::mat 有乙個很重要的特性,就是只有在明確要求時((copyto、clone)),記憶體塊才會被複製。實際上,大多數操作都只僅僅複製了 cv::mat 的頭部資訊,因此多個物件會同時指向同乙個資料塊。這種記憶體管理模式可以提高應用程式的執行效率,避免記憶體洩露。

cv:

:mat image1(240, 320, cv_8u, 100);

我們需要指定每個矩陣元素的型別,cv_8u 表示每個畫素對應乙個位元組,u表示無符號,字母s則是有符號。對於彩色影象,可用 cv_8uc3(c表示channel)

我們可以隨時用 create 方法分配或重新分配影象的資料塊,如果影象已經分配,首先其原來的內容會被釋放。出於對效能的考慮,如果新的大小和型別與原來的相同,就不會重新分配記憶體(可以想象,會直接覆蓋)。

// 重新分配乙個新影象

// (僅在大小或型別不同時)

image1.create(200, 200, cv_8u);

一旦沒有了指向 cv::mat 物件的引用,分配的記憶體就會被自動釋放。這一點可避免 c++ 動態記憶體分配(new)中常常發生的記憶體洩露問題。這是 opencv2 中的乙個關鍵機制,通過 cv::mat 實現引用計數(reference count)和淺複製。當在兩個影象之間賦值時,影象資料(也即畫素)並不會被複製,此時兩個影象指向同乙個記憶體塊。

cv:

:mat image = cv:

:imread("...");

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一 前言 在這裡我將對a 演算法的實際應用進行一定的 並且舉乙個有關a 演算法在最短路徑搜尋的例子。值得注意的是這裡並不對a 的基本的概念作介紹,如果你還對a 演算法不清楚的話,請看姊妹篇 初識a 演算法 這裡所舉的例子是參考amit主頁中的乙個源程式,使用這個源程式時,應該遵守一定的公約。二 a ...

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譯自http www.sitepen.com blog 2010 10 13 dive into dojo data 使用dojo data有助於快速建立web應用的介面,且易於嵌入各種資料來源。它在使用者介面與底層資料之間提供了一層抽象層,使得使用者介面開發人員能夠專注於ui的開發,而無需擔心資料...