打印opencv mat 类型
时间: 2023-10-05 17:09:20 浏览: 278
在C++中,可以使用以下代码打印OpenCV Mat类型:
```
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
std::cout << "Image type: " << image.type() << std::endl;
```
其中,`type()`函数返回Mat对象的数据类型,例如:
- CV_8UC1 表示8位无符号单通道图像
- CV_8UC3 表示8位无符号三通道图像
- CV_32FC1 表示32位浮点数单通道图像
- 等等。
相关问题
opencv mat 如何转为armadillo mat
### 将 OpenCV 的 `cv::Mat` 转换为 Armadillo 的 `arma::mat`
为了实现从 OpenCV 的 `cv::Mat` 到 Armadillo 的 `arma::mat` 的转换,通常需要编写自定义函数来逐元素读取数据或将内存直接映射给 Armadillo。下面详细介绍两种常见的方式。
---
#### 方法一:逐元素赋值
这种方法适用于任意类型的矩阵(如浮点数、整数等),但效率较低,因为它涉及显式的循环操作。
##### 实现代码
```cpp
#include <armadillo>
#include <opencv2/core.hpp>
void Cv_mat_to_arma_mat(const cv::Mat& cv_mat_in, arma::mat& arma_mat_out) {
// 初始化 Armadillo 矩阵大小
arma_mat_out.set_size(cv_mat_in.rows, cv_mat_in.cols);
// 遍历 OpenCV 矩阵并将数据复制到 Armadillo 矩阵中
for (int r = 0; r < cv_mat_in.rows; ++r) {
for (int c = 0; c < cv_mat_in.cols; ++c) {
arma_mat_out(r, c) = static_cast<double>(cv_mat_in.at<float>(r, c)); // 假设输入为 float 类型
}
}
}
```
在这个例子中,假设输入的 `cv::Mat` 是单通道浮点类型 (`CV_32F`)。如果输入类型不同,则需调整 `.at<>()` 函数中的模板参数[^1]。
---
#### 方法二:利用内存共享
对于连续存储的矩阵(即未压缩且无步幅偏移的情况),可以直接将 OpenCV 矩阵的数据指针传递给 Armadillo,从而避免不必要的拷贝。
##### 实现代码
```cpp
#include <armadillo>
#include <opencv2/core.hpp>
void Cv_mat_to_arma_mat_shared(const cv::Mat& cv_mat_in, arma::mat& arma_mat_out) {
// 检查输入是否为连续存储
if (!cv_mat_in.isContinuous()) {
throw std::runtime_error("Input matrix must be continuous.");
}
// 设置 Armadillo 矩阵大小
int rows = cv_mat_in.rows;
int cols = cv_mat_in.cols;
// 使用 Armadillo 的构造函数直接绑定数据指针
arma_mat_out = arma::mat(reinterpret_cast<const double*>(cv_mat_in.ptr<float>()), rows, cols, false /* 不复制 */);
}
```
这里的关键在于使用 `reinterpret_cast` 和 `ptr()` 获取 OpenCV 矩阵的底层数据地址,并将其传递给 Armadillo 的构造函数。注意,这种方式仅适用于连续存储的矩阵[^2]。
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#### 注意事项
1. **数据类型匹配**:OpenCV 支持多种数据类型(如 `uint8`, `float`, `double` 等),而 Armadillo 默认支持双精度浮点数 (`double`)。因此,在转换前可能需要对数据进行类型转换。
2. **内存管理**:当采用内存共享方式时,必须确保原始 `cv::Mat` 对象在其整个生命周期内保持有效,否则可能导致未定义行为。
3. **性能优化**:对于大尺寸矩阵,建议优先考虑内存共享方法以减少冗余拷贝开销。
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### 示例测试代码
以下是一个完整的示例程序,演示如何将 OpenCV 的灰度图像转换为 Armadillo 矩阵:
```cpp
#include <iostream>
#include <armadillo>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
// 定义转换函数
void Cv_mat_to_arma_mat(const cv::Mat& cv_mat_in, arma::mat& arma_mat_out) {
arma_mat_out.set_size(cv_mat_in.rows, cv_mat_in.cols);
for (int r = 0; r < cv_mat_in.rows; ++r) {
for (int c = 0; c < cv_mat_in.cols; ++c) {
arma_mat_out(r, c) = static_cast<double>(cv_mat_in.at<float>(r, c));
}
}
}
int main() {
// 加载一张灰度图像并转换为浮点类型
cv::Mat img = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
std::cerr << "Error loading image." << std::endl;
return -1;
}
img.convertTo(img, CV_32F);
// 创建目标 Armadillo 矩阵
arma::mat arma_img;
Cv_mat_to_arma_mat(img, arma_img);
// 打印部分结果
std::cout << "Armadillo Matrix Size: " << arma_img.n_rows << "x" << arma_img.n_cols << std::endl;
std::cout << "First few elements of the matrix:" << std::endl << arma_img.submat(0, 0, 5, 5) << std::endl;
return 0;
}
```
---
如何打印opencv c++ mat属性的data
可以使用以下代码打印OpenCV C++ Mat对象的属性和数据:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
cout << "Image size: " << img.size() << endl;
cout << "Image type: " << img.type() << endl;
cout << "Image depth: " << img.depth() << endl;
cout << "Image channels: " << img.channels() << endl;
// Print first 10 rows of image data
for (int i = 0; i < 10; i++) {
for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
cout << (int)img.at<uchar>(i, j) << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
```
这段代码首先使用OpenCV的imread函数读取一张灰度图像,然后分别打印了该图像的尺寸、类型、深度和通道数。接着,它使用两个for循环打印了该图像的前10行数据。
注意:这里使用了at函数来访问Mat对象的像素值,因为Mat对象可能有不同的数据类型,如uchar、int、float等。您需要根据自己的图像类型选择正确的数据类型并使用at函数来访问像素值。
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