问过滤NAN值的OpenCV Mat

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正如用户pSoLT所指出的，如果您想确定哪些值是NaN，只需将矩阵与其本身进行比较。对于那些不相等的元素，这些元素将被视为NaN 按照标准的定义。您可以使用该逻辑创建一个新的掩码：

cv::Mat mask = cv::Mat(mat != mat);

这里的mat将是一个包含NaN值的矩阵，而mask将是一个CV_8UC1 (即uchar)类型的矩阵，如果一个值是NaN和0x00，则每个元素都是0xFF。

在OpenCV论坛上的这篇文章也可能有所帮助：http://answers.opencv.org/question/2221/create-a-mask-for-nan-cells/

编辑(截至2020年4月23日)

正如注释中提到的，以及本文中的一个答案，上述布尔表达式是错误的，可能导致不一致的行为。这是由于OpenCV做出的某些优化决策。请看这个Github问题：https://github.com/opencv/opencv/issues/16465

解决这一问题的方法是使用cv::patchNaNs()来解决这个问题，它将NaN值转换为特定的数字。

要在问题中复制创建掩码，请注意patchNaNs执行对值的就地替换，因此您必须制作图像的两个副本，使用patchNaNs将NaN值设置为每个图像的不同值，然后检查两个值在同一位置同时出现的情况。换言之：

cv::Mat mat1 = mat.clone();
cv::Mat mat2 = mat.clone();
cv::patchNaNs(mat1, 128);
cv::patchNaNs(mat2, 200);
cv::Mat mask = mat1 == 128 & mat2 == 200;

mask将给出这个答案的原始版本中所期望的结果。