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从3d数组创建cv::Mat图像

从3D数组创建cv::Mat图像是指使用OpenCV库中的cv::Mat类来表示和处理图像数据。cv::Mat是OpenCV中最常用的图像数据结构,它可以存储和操作多通道的图像数据。

在创建cv::Mat图像之前,需要先了解3D数组的概念。3D数组是指具有三个维度的数组,通常表示为一个由多个二维数组组成的集合。在图像处理中,3D数组可以用来表示彩色图像,其中每个像素点包含红、绿、蓝三个通道的数值。

下面是从3D数组创建cv::Mat图像的步骤:

  1. 定义一个3D数组,用于存储图像数据。数组的第一维表示图像的行数,第二维表示图像的列数,第三维表示图像的通道数(通常为3)。
  2. 使用cv::Mat类的构造函数创建一个空的cv::Mat对象,指定图像的尺寸和数据类型。例如,可以使用cv::Mat::zeros()函数创建一个全零的图像。
  3. 使用cv::Mat的成员函数at()来访问和修改图像数据。通过指定行、列和通道索引,可以获取或设置特定像素点的数值。
  4. 遍历3D数组,将数组中的数值复制到cv::Mat对象中。可以使用嵌套的for循环来遍历数组的每个元素,并使用at()函数将数值复制到cv::Mat对象中的对应位置。
  5. 可选地,可以使用cv::imshow()函数显示创建的图像。这个函数可以在窗口中显示图像,并提供一些交互功能,如缩放、平移和保存图像。

以下是一个示例代码,演示了如何从3D数组创建cv::Mat图像:

代码语言:txt
复制
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 定义一个3D数组,表示一个3x3的RGB图像
    int image_data[3][3][3] = {
        {{255, 0, 0}, {0, 255, 0}, {0, 0, 255}},
        {{255, 255, 0}, {255, 0, 255}, {0, 255, 255}},
        {{128, 128, 128}, {0, 0, 0}, {255, 255, 255}}
    };

    // 创建一个3x3的CV_8UC3类型的图像
    cv::Mat image(3, 3, CV_8UC3);

    // 将3D数组中的数据复制到cv::Mat对象中
    for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
            for (int k = 0; k < image.channels(); k++) {
                image.at<cv::Vec3b>(i, j)[k] = image_data[i][j][k];
            }
        }
    }

    // 显示图像
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中,我们定义了一个3x3x3的3D数组,表示一个RGB图像。然后,我们创建了一个3x3的CV_8UC3类型的cv::Mat对象,并将3D数组中的数据复制到cv::Mat对象中。最后,我们使用cv::imshow()函数显示了创建的图像。

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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double

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