mat访问单个像素

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opencv mat 用法

opencv mat 用法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多功能和工具，用于图像处理、视频处理、特征提取等任务。

在OpenCV中，Mat 是一个非常重要的数据结构，用于存储和操作图像数据。

在本篇文章中，我们将介绍Mat的基本用法，包括创建、读取、写入和操作图像数据。

一、Mat的创建在使用Mat之前，需要先创建它。

OpenCV提供了多种方法来创建Mat对象，可以根据需要选择合适的方法。

常用的创建Mat的方法包括：1.使用zeros()或ones()函数创建指定尺寸的零矩阵或全矩阵。

2.使用imread()函数从文件中加载图像，并将其存储为Mat对象。

3.使用随机数生成器创建具有一定分布的图像数据。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用imread()函数创建Mat对象：```pythonimportcv2#读取图像并创建Mat对象img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('Image',img)cv2.waitKey(0)```二、Mat的读取和写入使用imread()函数可以从文件中加载图像数据并将其存储为Mat 对象。

同样地，使用imwrite()函数可以将Mat对象中的数据写入文件。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用imwrite()函数将Mat 对象中的数据写入文件：```pythonimportcv2importnumpyasnp#创建一个随机图像数据data=np.random.randint(0,256,(500,500,3),dtype=np.uint8) #创建Mat对象并设置数据mat=cv2.Mat(500,500,CV_8UC3,data)#显示Mat对象的内容cv2.imshow('Mat',mat)cv2.waitKey(0)#将Mat对象写入文件cv2.imwrite('output.jpg',mat)```三、Mat的数据类型和尺寸Mat对象可以存储不同类型的数据，包括单通道和多通道数据。

opencv中Mat格式的数据访问.at

opencv中Mat格式的数据访问.atopencv3中图形存储基本为Mat格式，如果我们想获取像素点的灰度值或者RGB值，可以通过image.at<uchar>(i,j)的⽅式轻松获取。

Mat类中的at⽅法对于获取图像矩阵某点的RGB值或者改变某点的值很⽅便，对于单通道的图像，则可以使⽤：image.at<uchar>(i, j)其中有⼀个要注意的地⽅是i对应的是点的y坐标，j对应的是点的x坐标，⽽不是我们习惯的（x,y）来获取或改变该点的值，⽽RGB通道的则可以使⽤：image.at<Vec3b>(i, j)[0]image.at<Vec3b>(i, j)[1]image.at<Vec3b>(i, j)[2]来分别获取B、G、R三个通道的对应的值。

下边的代码实现对图像加椒盐噪声：// created by ning zhang 2018/4/25// The function of this program is to add noise to the image#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;void salt_noise( Mat image, int time );int main ( int argc, char** argv ){Mat image = imread("../lena.jpg",0); //input the gray imageif ( image.empty() ){cout << "Load image error" << endl;return -1;}salt_noise(image, 3000);namedWindow("image", 1);imshow("image", image);waitKey();return 0;}void salt_noise ( Mat image, int time ){for (int k = 0; k < time; k++ ) //time is the number of noise you add{int i = rand() % image.rows;int j = rand() % image.cols;if (image.channels() == 1) //single channel{image.at<uchar>(i,j) = rand() % 255;}else if (image.channels() == 3) //RGB channel{image.at<Vec3b>(i, j)[0] = rand() % 255;image.at<Vec3b>(i, j)[1] = rand() % 255;image.at<Vec3b>(i, j)[2] = rand() % 255;}}}效果图如下所⽰，可以为图⽚增加噪点还有⽐较省时的⽅法使⽤Mat的模板⼦类Mat_<T>,，对于单通道的具体使⽤：Mat_<uchar> img = image;img(i, j) = rand() % 255;对于RGB通道的使⽤：Mat_<Vec3b> img = image;img(i, j)[0] = rand() % 255;img(i, j)[1] = rand() % 255;mg(i, j)[2] = rand() % 255;还可以⽤指针的⽅法遍历每⼀像素：（耗时较⼩）void colorReduce(Mat image, int div = 64){int nrow = image.rows;int ncol = image.cols*image.channels();for (int i = 0; i < nrow; i++){uchar* data = image.ptr<uchar>(i);//get the address of row i;for (int j = 0; j < ncol; j++){data[i] = (data[i] / div)*div ;}}}我们要尤其注意OpenCV坐标系与row&col的关系 (Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别)直接给出对应关系吧row == heigh == Point.ycol == width == Point.xMat::at(Point(x, y)) == Mat::at(y,x)因为还有点的坐标，所以建议在访问时都⽤Mat::at(Point(x, y))这种形式吧，免去了点坐标和⾏列的转换详细说明：1. 坐标体系中的零点坐标为图⽚的左上⾓，X轴为图像矩形的上⾯那条⽔平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。

OPENCV对于Mat的理解和操作

OPENCV对于Mat的理解和操作1，Mat 是⽤来存储图⽚的数据他会把图⽚变成矩阵Mat src;int main(int argc, char** argv){src = imread("F:\\视觉\\opencv\\pic\\MatTest.png");//读图⽚cout << "灰度化后" << endl;cout << src << endl;}矩阵的格式如下图⽚时这样的：⽤dos显⽰是这样的灰度化之后是这样的怎么样是不是看上去有点熟悉没错，灰度化后直接把每个位置的像素的值，组成⼀个矩阵，⽽没有灰度化时是如图⼀所⽰。

2,Mat获取某⼀点坐标的值cout << (int)src.ptr<uchar>(1)[1] << endl;锐化的案例：int cols = (src.cols-1)*src.channels();int rows = src.rows;int channels = src.channels();int offsetx = src.channels();Mat dst1 = Mat::zeros(src.size(), src.type());for (int row = 1; row < (rows - 1); row++){const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);uchar* output = dst1.ptr<uchar>(row);for (int col = offsetx; col < cols; col++) {output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsetx] + current[col + offsetx] + previous[col] + next[col])); }}imshow("锐化转化后", dst1);src.ptr<uchar>(row);是获取第⼏⾏的指针src.ptr<uchar>(1)[1];默认是char类型，所以要转成int类型输出才能看得到，不然会输出Hex码表对于的字符信息。

opencvmat类存取方法(元素访问

Opencv----Mat类∙cv::Mat∙depth/dims/channels/step/data/elemSizeMat矩阵中数据元素的地址计算公式：addr(M i0,i1,…i m-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1+ … + M.step[m-1] * i m-1。

其中m = M.dims 是指M的维度i.data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存(uchar*data).ii.row: 行；col：列；rows：行数；cols：列数。

iii.dims :Mat所代表的矩阵的维度，如3 * 4 的矩阵为2 维，3 * 4 * 5 的为3维. iv.channels：通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说3 * 4 矩阵中一共12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是3 通道的，即channels = 3。

常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。

但是opencv用imread（opencv读图的函数）读进来的图像，三通道存放顺序为B、G、R。

v.depth：深度，即每一个像素的位数(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一个0 –6 的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 };可见0和1都代表8位，2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位；vi.step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意step1(step / elemSize1)，M.step[m-1] 总是等于elemSize，M.step1(i)返回的是第i 维的步长，因此M.step1(m-1)总是等于channels，m是M的维度；这里是解释步长step[k]的，步长也可以看作是与第k维的存储单位，在2维的矩阵中，因为存储是按照行的顺序存储的，整个矩阵存储为一个平面，所以第k=0维的步长也就是单位肯定就是一行所占的字节数；如果是3维的话，第0维是按照面为单位来存储的，第1维是按照行为单位来存储的，第2维是按照元素类型为单位存储的，每个元素类型是基本类型(即uchar,float,short等等)与通道数的乘积...；也就是基本数据类型与通道数组成元素，多个元素组成了行，多行组成了面，多个面组成了3维体，多个3维体组成4维超体。

OpenCV中对Mat的遍历访问与赋值

OpenCV中对Mat的遍历访问与赋值⼀、访问对于Mat的访问有两种⽅式第⼀种，利⽤Mat::at进⾏访问//读取3通道彩⾊图像Mat img = imread("图⽚地址");int px;//读取图像中第⼀⾏第⼀列，Blue通道数据int px = img.at<Vec3b>(0, 0)[0];第⼆种，利⽤Mat的成员ptr指针进⾏访问//读取3通道彩⾊图像Mat img = imread("图⽚地址");//将Mat中的第⼀⾏地址赋予pxVecuchar* pxVec=img.ptr<uchar>(0);//遍历访问Mat中各个像素值int i, j;int px;for (i = 0; i < img.rows; i++){pxvec = img.ptr<uchar>(i);//三通道数据都在第⼀⾏依次排列，按照BGR顺序//依次赋值为1for (j = 0; j < img.cols*img.channels(); j++){px=pxvec[j];//do anything}}⼆、赋值不能⽤Mat::at进⾏赋值，只能⽤ptr对Mat中的像素点进⾏赋值⼀个完整的例⼦如下：#include "stdafx.h"#include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>#include <vector>int main(){//对Mat进⾏遍历赋值//初始化Mat数据结构，256*256，三通道8位（256⾊）图像Mat myimg(256,256,CV_8UC3);//取像素数据⾸地址uchar* pxvec = myimg.ptr<uchar>(0);int i, j;for (i = 0; i < myimg.rows; i++){pxvec = myimg.ptr<uchar>(i);//三通道数据都在第⼀⾏依次排列，按照BGR顺序//依次赋值为1for (j = 0; j < myimg.cols*myimg.channels(); j++){pxvec[j] = 1;}}//展⽰图像imshow("abc", myimg); waitKey(10000);}结果如下：。

OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作

OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作1：输出⼀个Mat对象的像素⾃定义⼀个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间，图像为三通道）代码public static void F1(){Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义⼀个三通道颜⾊（红⾊）Mat m = new Mat(100, 100, MatType.CV_8UC3, s); //矩阵数据类型(深度和通道数) MatType/** ⼩图像的每⼀个像素值我们都是知道的，可以输出查看，验证算法正确性，然后在ran⼤图*///打印 100 * 100 Mat对象像素值for (int i = 0; i < m.Height; i++){for (int j = 0; j < m.Width; j++){Vec3b color = m.Get<Vec3b>(i, j); //new Vec3b(); 颜⾊通道类型 (字节的三元组)，直接视同Get泛型⽅法返回指定类型//单独获取指定通道像素//color.Item0= m.Get<Vec3b>(i, j).Item0; //R//color.Item1 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item1; //G//color.Item2 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item2; //BConsole.Write(color.Item0 + " " + color.Item1 + " " + color.Item2);Console.WriteLine(" "); //输出⼀个换⾏}}using (new Window("M", WindowMode.AutoSize, m)){Cv2.WaitKey(0);}}100*100 个像素⼤⼩的图像不是很⼤，颜⾊在代码值指定了（0,0,255）三通道的颜⾊值，打印出来都只是（0,0,255）。

opencv mat非零像素的平均值

opencv mat非零像素的平均值在OpenCV中，Mat是一种多维数组（矩阵）类，用于存储和操作图像数据。

在图像处理中，经常需要对图像上的非零像素进行各种操作和分析，比如计算平均值、标准差、求和等。

本文将详细介绍如何计算Mat中非零像素的平均值。

首先，我们需要加载图像并将其转换为Mat对象。

假设我们有一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码将它加载为Mat对象：```#include <opencv2/opencv.hpp>int main(){cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");//检查图像是否成功加载if (image.empty()){std::cout << "无法加载图像文件" << std::endl;return -1;}// TODO:在这里进行平均值计算return 0;}```接下来，我们需要遍历Mat对象中的每个像素，并计算非零像素的平均值。

在OpenCV中，可以使用以下方式来遍历Mat中的像素：```for (int i = 0; i < image.rows; i++){for (int j = 0; j < image.cols; j++){//处理每个像素cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(i, j);// TODO:在这里进行平均值计算}}```在每个像素上，我们首先获取像素的值，这里使用的是`cv::Vec3b`类型。

`cv::Vec3b`是一个表示三通道（BGR）颜色的向量，范围为0到255。

针对每个像素，我们需要判断它是否为非零像素。

在图像处理中，非零像素通常指的是灰度值不为0的像素。

我们可以通过计算像素的平均灰度值来确定非零像素。

具体步骤如下：1.将像素的B、G、R三个通道的值相加，并除以3，得到像素的平均灰度值。

opencv mat类运算

opencv mat类运算OpenCVMat类是一个非常重要的数据结构，可以表示图像、矩阵和向量等，在计算机视觉和图形学领域广泛应用。

本文将介绍Mat类的基本操作，包括创建、访问、赋值、运算等。

1. 创建Mat对象首先，我们可以通过以下两种方式创建一个Mat对象：（1）使用构造函数：Mat(int rows, int cols, int type);（2）使用静态方法：Mat::zeros(int rows, int cols, int type);其中，rows和cols表示矩阵的行数和列数，type表示数据类型和通道数，常用的有CV_8UC1、CV_8UC3、CV_32FC1等。

2. 访问Mat元素访问Mat对象的元素可以使用at()方法或者指针操作符[]，例如：Mat img = imread('image.jpg', CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); uchar pixel = img.at<uchar>(i, j);或者：uchar* data = img.ptr<uchar>(i);uchar pixel = data[j];3. 赋值操作Mat对象之间可以进行赋值操作，例如：Mat img = imread('image.jpg', CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Mat img2 = img.clone();4. 运算操作Mat对象之间可以进行加、减、乘、除等运算，例如：Mat img1 = imread('image1.jpg', CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread('image2.jpg', CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img_add = img1 + img2;Mat img_sub = img1 - img2;Mat img_mul = img1.mul(img2);Mat img_div = img1 / img2;除此之外，还可以进行矩阵转置、矩阵相乘、矩阵求逆、矩阵求特征值等高级运算。

opencv mat的ptr用法

opencv mat的ptr用法在OpenCV 中，`cv::Mat` 是表示图像或多维数组的类。

`ptr` 是`cv::Mat` 类中的一个函数，用于获取图像矩阵的指针。

这个函数的用法取决于你想要访问图像数据的方式，是按行访问还是按列访问。

以下是`cv::Mat` 的`ptr` 函数的两种常见用法：1. 通过行访问：```cppcv::Mat image = cv::imread("example.jpg");for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {// 获取第i 行的指针const uchar* row_ptr = image.ptr<uchar>(i);// 访问该行的像素值for (int j = 0; j < image.cols * image.channels(); ++j) {// row_ptr[j] 就是第i 行第j 列的像素值}}```2. 通过列访问：```cppcv::Mat image = cv::imread("example.jpg");for (int i = 0; i < image.cols; ++i) {// 获取第i 列的指针const uchar* col_ptr = image.ptr<uchar>(0, i);// 访问该列的像素值for (int j = 0; j < image.rows; ++j) {// col_ptr[j * image.channels()] 就是第j 行第i 列的像素值}}```在这两个例子中：- `image.ptr<uchar>(i)` 获取了第`i` 行的指针，返回类型是`const uchar*`，即无符号字符指针，用于访问每个像素的值。

-`image.ptr<uchar>(0, i)` 获取了第`i` 列的指针，同样返回`const uchar*`，通过`j * image.channels()` 计算偏移，以访问每个像素的值。

五种Mat元素的访问方法

五种Mat元素的访问方法方法1、使用Mat的成员函数at<>()Mat的成员函数at()是一个模板函数，我们这里用的是二维矩阵，所以我们使用的at()函数的声明如代码段3所示（取自OpenCV的源文件）。

[cpp]view plaincopy1.template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);代码段3 .at()函数的声明代码段4是本文第二部分描述的算法的实现，矩阵元素使用at<>()函数来索引。

[cpp]view plaincopy1.Vec3b pix;2.for (int r = 0; r < im.rows; r++)3.{4.for (int c = 0; c < im.cols; c++)5. {6. pix = im.at<Vec3b>(r,c);7. pix = pix*scale;8. om.at<Vec3b>(r,c) = pix;9. }10.}代码段4. 使用at<>()函数访问矩阵元素注意：使用at函数时，应该知道矩阵元素的类型和通道数，根据矩阵元素类型和通道数来确定at函数传递的类型，代码段4中使用的是Vec3b这个元素类型，他是一个包含3个unsigned char类型向量。

之所以采用这个类型来接受at的返回值，是因为，我们的矩阵im是3通道，类型为unsigned char类型的。

方法2、使用Mat的成员函数ptr<>()此函数也是模板函数，我们将会用到的ptr函数声明如代码段5所示。

此函数返回指定的数据行的首地址。

[cpp]view plaincopy1.template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0);代码段5. ptr成员函数的声明使用ptr<>()成员函数完成本文第二部分所述算法的代码如代码段6所示。

opencv中Mat类型数据操作与遍历

opencv中Mat类型数据操作与遍历Mat作为opencv中⼀种数据类型常常⽤来存储图像，相对与以前的IplImgae类型来说，Mat类型省去了⼈⼯的对内存的分配与释放，转⽽⾃动分配释放。

Mat Class主要包括两部个数据部分：⼀个是matrix header（包括matrix的⼤⼩尺⼨，储存⽅法，储存地址等等..），另⼀个是指向存储像素值的矩阵的指针。

Opencv中对Mat的复制分为两种，Mat A, C; // creates just the header partsA = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // here we'll know the method used (allocate matrix)Mat B(A); // Use the copy constructorC = A; // Assignment operatorMat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangleMat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries上⾯⼀类仅仅新建了matrix header，对与像素矩阵A,B,C共有，修改其中⼀项的像素值，其他的也都会改变，可以理解为他们提供了对相同底层数据的不同读取⽅法。

这么做的好处是为了减少计算成本。

如果仅仅想操作其中的⼀部分像素，可以创建⼀个读取部分的header matrix当然Opencv也提供深度复制的⽅法Mat F = A.clone();Mat G;A.copyTo(G);Mat的创建Constructor：Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;function:M.create(4,4, CV_8UC(2));cout << "M = "<< endl << " " << M << endl << endl;MATLAB style initializer: , ,Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;对于⼀些⼩的kernel可以⾃定义如下：Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;在对图像进⾏分析及操作时往往需要进⾏遍历或对某⼀区域的像素值进⾏操作。

【OpenCV】访问Mat图像中每个像素的值

今天百度搜资料还搜到了自己的。

《访问图像中每个像素的值》，这是之前写的了，用的也是2.0的风格IplImage*格式，不太适用后来Mat的格式，特此重写一篇。

以下例子源自《The OpenCV Tutorials --Release 2.4.2》2.2 How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV图像容器Mat还是先看Mat的存储形式。

Mat和Matlab里的数组格式有点像，但一般是二维向量，如果是灰度图，一般存放<uchar>类型；如果是RGB彩色图，存放<Vec3b>类型。

单通道灰度图数据存放格式：多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：注意通道的顺序反转了：BGR。

通常情况内存足够大的话图像的每一行是连续存放的，也就是在内存上图像的所有数据存放成一行，这中情况在访问时可以提供很大方便。

可以用isContinuous()函数来判断图像数组是否为连续的。

访问图像中的像素高效的方法：C操作符[ ]最快的是直接用C风格的内存访问操作符[]来访问：Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table){// accept only char type matricesCV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));int channels = I.channels();int nRows = I.rows ;int nCols = I.cols* channels;if (I.isContinuous()){nCols *= nRows;nRows = 1;}int i,j;uchar* p;for( i = 0; i < nRows; ++i){p = I.ptr<uchar>(i);for ( j = 0; j < nCols; ++j){p[j] = table[p[j]];}}return I;}注意：书中这段代码是有问题的，前面写成了int nRows = I.rows * channels;int nCols = I.cols;一般情况 isContinous为true，运行不会出错，但你可以注释掉那个if，会有访问越界的问题。

opencvsharp的mat.at用法

Opencvsharp的Mat.at用法1.引言O p en cv sh ar p是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。

其中，M at类是Op en cv sh ar p中最常用的数据结构之一，用于存储和操作图像数据。

在本文档中，我们将重点介绍O p en cv sh ar p中M at类的一个重要方法——`a t`方法的使用。

2. Ma t类和a t方法M a t类是O pe nc vs ha r p中表示图像数据的主要类型。

它可以用于存储图像的像素值、颜色通道、图像尺寸等信息。

`a t`方法是M at类的一个成员方法，用于访问和修改图像的像素值。

2.1`a t`方法的基本用法在O pe nc vs ha rp中，可以使用`at`方法来获取指定位置像素的值，也可以使用`at`方法来修改指定位置像素的值。

下面是`at`方法的基本用法：```c sh ar pp u bl ic TA t<T>(i ntr o w,in tc ol);p u bl ic vo id Se t<T>(i nt ro w,in tc ol,Tv a lu e);```-`At<T>(in tr ow,in t co l)`方法用于获取第`r ow`行第`co l`列位置的像素值，返回类型为`T`。

注意，`T`应该与图像的颜色通道类型相对应，例如对于灰度图像，`T`应为`by te`类型；对于R GB图像，`T`应为`V ec3b`类型。

-`Se t<T>(i nt ro w,i n tc ol,T va lu e)`方法用于设置第`row`行第`c ol`列位置的像素值为`v al ue`。

2.2示例为了更好地理解`at`方法的使用，下面我们以一个简单的例子来说明。

```c sh ar pu s in gS ys te m;u s in gO pe nC vS ha rp;c l as sP ro gr am{s t at ic vo id Ma in(st r in g[]a rg s){M a ti ma ge=n ew Ma t("i ma ge.j pg",Im rea d Mo de s.Co lo r);//读取一张彩色图像V e c3bp ix el=i ma ge.A t<Ve c3b>(100,200);//获取第100行第200列位置的像素值C o ns ol e.Wr it eL ine("P ix el va lu ea t(100,200):B={0},G={1},R= {2}",p ix el.I te m0,p ix el.I te m1,p ixe l.I te m2);i m ag e.Se t<Ve c3b>(100,200,n ew Ve c3b(0,0,255));//将第100行第200列位置的像素值设置为红色p i xe l=im ag e.At<Ve c3b>(100,200);//重新获取该位置的像素值C o ns ol e.Wr it eL ine("P ix el va lu ea t(100,200)af te rm odi f ic at io n:B={0},G={1},R={2}",pi xe l.It em0,pi xe l.It em1,pix e l.It em2 );}}```以上示例代码首先读取一张彩色图像，然后使用`A t<Ve c3b>(100,200)`方法获取图像中第100行第200列位置的像素值，输出结果为该像素的B、G、R分量的值。

pencv中mat的数学运算和基本操作

pencv中mat的数学运算和基本操作在OpenCV中，Mat是一个多维数组，被广泛用于图像处理和计算机视觉领域。

Mat类提供了各种数学运算和基本操作，用于处理图像的像素值、形状和数据类型等。

1.创建和初始化Mat对象：Mat可以通过多种方法进行创建和初始化。

常见的方法包括：-使用默认构造函数创建一个空的Mat对象：Mat()-使用指定的行数、列数和数据类型创建一个Mat对象：Mat(int rows, int cols, int type)-复制一个已有的Mat对象：Mat(Mat m)-从数组、向量或指针初始化Mat对象：Mat(int rows, int cols, int type, void* data)2.访问和修改元素：可以使用at()方法或操作符()来访问和修改Mat对象的元素。

at()方法具有边界检查，而操作符()没有。

例如：-获取指定位置的像素值：int value = mat.at<int>(row, col);-修改指定位置的像素值：mat.at<int>(row, col) = newValue;3.像素值的常见运算：Mat对象可以进行各种常见的数学运算，包括像素值的加法、减法、乘法和除法。

这些运算可以对整个图像进行，也可以对指定区域进行。

例如：-对整个图像进行像素值加法：mat1 = mat1 + mat2;-对指定区域进行像素值减法：mat1(Rect(x, y, width, height)) -= Scalar(b, g, r);4.形状和尺寸操作：Mat对象提供了各种方法来获取和修改图像的形状和尺寸。

常见的方法包括：-获取图像的行数和列数：int rows = mat.rows; int cols = mat.cols;-获取图像的尺寸：Size size = mat.size();-修改图像的尺寸：mat.resize(height, width);-转置图像：mat = mat.t();5.通道操作：对于多通道的图像，Mat对象还提供了通道的操作方法。

opencv mat类元素赋值

标题：OpenCV中Mat类元素赋值的操作一、介绍OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，Mat类是OpenCV中使用最广泛的类之一，它可以用来存储图像数据，进行图像处理和运算。

在使用OpenCV时，对于Mat类的元素赋值操作是非常常见的，本文将介绍OpenCV中Mat类元素赋值的相关操作和技巧。

二、Mat类简介1. Mat类是OpenCV中用于存储图像数据的类，它是一个多维数组，可以存储图像的像素值。

2. Mat类可以存储单通道灰度图像、三通道彩色图像，以及其他类型的图像数据。

三、Mat元素赋值的基本操作1. 使用at方法对Mat元素进行赋值Mat img = imread("image.jpg");img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255; //对(i, j)位置的蓝色通道赋值为2552. 使用指针操作对Mat元素进行赋值Mat img = imread("image.jpg");Vec3b* pixel = img.ptr<Vec3b>(i); //获取第i行的像素指针pixel[j][0] = 255; //对第i行第j列的像素的蓝色通道赋值为255四、Mat元素赋值的高级操作1. 使用循环对Mat元素进行批量赋值Mat img(100, 100, CV_8UC3);for (int i = 0; i < img.rows; i++) {for (int j = 0; j < img.cols; j++) {img.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 255); //给整个图像赋值为蓝色}}2. 使用setTo方法对Mat元素进行批量赋值Mat img(100, 100, CV_8UC3);img.setTo(Vec3b(0, 0, 255)); //给整个图像赋值为蓝色五、Mat元素赋值的注意事项1. 确保元素位置的合法性在对Mat元素进行赋值时，需要确保元素的位置合法，避免越界访问导致内存访问错误。

cvmat 高效的读取像素值

CVMat是OpenCV中用于表示和操作图像的数据类型之一。

在图像处理和计算机视觉应用中，经常需要对图像进行像素级的操作，而读取像素值是其中一个基本操作。

掌握CVMat高效读取像素值的方法对于图像处理的效率至关重要。

1. CVMat简介CVMat是OpenCV中用于存储图像数据的多维数组类型。

它允许用户访问和操作图像的像素值，并提供了丰富的函数和方法用于图像处理、分析和计算。

CVMat类型的对象可以直接从文件中读取图像数据，也可以由用户创建，并通过矩阵操作进行图像处理。

2. 像素值的表示在CVMat中，图像的像素值通常以矩阵的形式存储。

对于灰度图像，每个像素值由一个标量表示；对于彩色图像，每个像素值通常由三个标量表示，分别代表红、绿、蓝三个通道的数值。

读取像素值的基本操作就是获取对应位置的标量或标量组。

3. 读取灰度图像的像素值在CVMat中，可以使用"at<>"方法来获取特定位置的像素值。

对于灰度图像mat，可以使用mat.at<uchar>(i, j)来获取第i行第j列位置的像素值，其中uchar表示像素值的数据类型。

这种方法直接通过索引来访问像素值，效率较高。

4. 读取彩色图像的像素值对于彩色图像，由于每个像素点有三个通道的像素值，因此需要使用Vec3b类型来表示。

对于彩色图像mat，可以使用mat.at<Vec3b>(i, j)来获取第i行第j列位置的像素值，返回一个包含三个标量的Vec3b对象。

同样地，这种方法也是直接通过索引来访问像素值，效率也较高。

5. 使用指针访问像素值除了直接使用at<>方法来访问像素值外，还可以使用指针来加速像素值的读取操作。

通过将CVMat对象的数据指针进行类型转换，可以直接通过指针来访问像素值，从而避免了at<>方法中的索引操作，提高了读取像素值的效率。

6. 读取像素值的性能比较针对不同的图像处理应用场景，可以根据实际需求选择不同的方法来读取像素值。

opencv mat张量

OpenCV Mat张量引言OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理功能。

在OpenCV中，Mat是一个重要的类，用于表示图像或多维数组。

Mat可以看作是一个矩阵或张量，它可以存储和处理图像数据，并提供了一系列方法用于对图像进行操作和分析。

本文将介绍OpenCV中的Mat张量，包括其创建、访问、修改、操作等方面的内容。

我们将深入探讨如何使用Mat来处理图像数据，并展示一些常见的应用示例。

创建Mat张量在OpenCV中创建一个Mat对象非常简单。

可以通过多种方式来创建一个空白的或者带有初始值的Mat对象。

创建空白Matimport cv2 as cv# 创建一个空白的3x3单通道灰度图像mat = cv.Mat(3, 3, cv.CV_8UC1)# 打印mat的大小和通道数print(mat.size()) # (3, 3)print(mat.channels()) # 1创建带有初始值的Matimport numpy as npimport cv2 as cv# 使用numpy数组创建一个3x3单通道灰度图像data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.uint8)mat = cv.Mat(data)# 打印mat的大小和通道数print(mat.size()) # (3, 3)print(mat.channels()) # 1# 打印mat的像素值for i in range(mat.rows()):for j in range(mat.cols()):print(mat.at(i, j)) # 打印每个像素值访问和修改Mat张量Mat对象提供了多种方法来访问和修改图像数据。

可以通过行列索引方式或使用迭代器来遍历Mat中的像素值。

使用行列索引访问和修改import cv2 as cv# 创建一个3x3单通道灰度图像mat = cv.Mat(3, 3, cv.CV_8UC1)# 设置某个像素点的值mat.at(0, 0) = 255# 获取某个像素点的值value = mat.at(0, 0)print(value) # 输出255使用迭代器访问和修改import cv2 as cv# 创建一个3x3单通道灰度图像mat = cv.Mat(3, 3, cv.CV_8UC1)# 使用迭代器遍历并修改每个像素值it = mat.begin()while it != mat.end():it[0] = 255it.next()# 打印mat的所有像素值for i in range(mat.rows()):for j in range(mat.cols()):print(mat.at(i, j)) # 打印每个像素值Mat张量的操作Mat对象提供了丰富的方法和函数来对图像进行各种操作，包括图像加载、保存、缩放、旋转、平移等。

opencv mat类 python定义

opencv mat类 python定义OpenCV是计算机视觉领域一个强大的工具包，它提供了各种各样的算法和函数，以便处理图像和视频。

Mat是OpenCV中最重要的数据类型之一，在这篇文章中，我们将讨论如何在Python中定义Mat类。

步骤1：安装OpenCV在Python中使用OpenCV之前，必须先进行安装。

最常见的方法是使用pip命令在命令行中运行以下命令：pip install opencv-python安装完成后，就可以开始定义Mat类。

步骤2：导入库和定义Mat类要使用Mat类，需要导入OpenCV库。

下面是一个例子：import cv2现在，可以使用cv2.imread()函数来加载图像并定义Mat对象。

以下是一些示例代码：# Load an image using cv2.imread()img = cv2.imread('image.jpg')# Create a blank image of the same size and type as the loaded imageblank_img = np.zeros_like(img)# Define a new Mat object with size 640x480 and typeCV_8UC1grey_img = cv2.Mat(640, 480, cv2.CV_8UC1)在这些例子中，我们定义了三个不同的Mat对象。

第一个是从文件中加载的图像，第二个是与其相同大小和类型的空图像，第三个是640x480大小并具有类型CV_8UC1的图像。

步骤3：访问和操作像素值一旦已经定义了一个Mat对象，就可以访问和操作其像素值。

以下是一些示例代码：# Get the pixel value at x=10, y=20pixel = img[20, 10]# Set the pixel value at x=10, y=20 to (255, 0, 0)img[20, 10] = (255, 0, 0)# Get the grayscale image's pixel value at x=10, y=20 grey_pixel = grey_img.at(20, 10)# Set the grayscale image's pixel value at x=10, y=20 to 128grey_img.at(20, 10) = 128在这些例子中，我们首先获取了图像和灰度图像中的像素值，然后设置了它们的像素值。

opencv-访问Mat中每个像素的值

opencv-访问Mat中每个像素的值参考：膜拜⼤佬以下例⼦代码均针对8位单通道灰度图。

1 .ptr和[]操作符Mat最直接的访问⽅法是通过.ptr<>函数得到⼀⾏的指针，并⽤[]操作符访问某⼀列的像素值。

Mat image(rows,cols,CV_8UC1);for (int j=0; j<image.rows; j++){uchar* pdata= image.ptr<uchar>(j);for (int i=0; i<image.cols; i++){uchar data=pdata[i];}}2 .ptr和指针操作除了[]操作符，我们可以使⽤移动指针*++的组合⽅法访问某⼀⾏中所有像素的值。

Mat image(rows,cols,CV_8UC1);for (int j=0; j<image.rows; j++){uchar* pdata= image.ptr<uchar>(j);for (int i=0; i<image.cols; i++){uchar data=*pdata++;}}3 Mat _iterator⽤Mat提供的迭代器代替前⾯的[]操作符或指针，⾎统纯正的官⽅⽅法~1 Mat image(rows,cols,CV_8UC1);23 Mat_<uchar>::iterator it=image.begin<uchar>();4 Mat_<uchar>::iterator itend=image.end<uchar>();56for (;it != itend;++it)7 {8 uchar data=*it;9 }4 图像坐标 atMat image(rows,cols,CV_8UC1);for (int j=0; j<image.rows; j++){for (int i=0; i<image.cols; i++){uchar data=image.at<uchar>(j,i);}}其中，指针*++访问是最快的⽅法；另外迭代器访问虽然安全，但性能远低于指针运算；通过图像坐标(j,i)访问是最慢的。

【OPENCV】cv：：Mat像素遍历方法比较

【OPENCV】cv：：Mat像素遍历方法比较像素级别遍历是我们在图像任务中经常遇到的问题，在实时的图像处理中，能够高效的访问像素数据是很重要的。

OpenCV中的数据容器是cv::Mat，cv::Mat提供了三种数据访问的方式分别是下标寻址，指针访问，迭代器访问。

下面我们对比下这几种不同方式的访问速度。

#include <iostream>#include <assert.h>#include "opencv2/core/core.hpp"using namespace std;void method1(cv::Mat);void method2(cv::Mat);void method3(cv::Mat);void method4(cv::Mat);void method5(cv::Mat);void method6(cv::Mat);void method7(cv::Mat);int main(int argc, char* argv[]){cv::Size imgSize(6400,4800);cv::Mat image = cv::Mat(imgSize, CV_8UC3, cv::Scalar(1,1,1));method1(image);method2(image);method3(image);method4(image);method5(image);method6(image);method7(image);}void method1(cv::Mat img){// at access with Vec3b Vectordouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum = 0;for(int row=0; row < height; row++){for(int col=0; col < width; col++){cv::Vec3b uc_pixel = img.at<cv::Vec3b>(row, col);int a = uc_pixel[0];int b = uc_pixel[1];int c = uc_pixel[2];sum += a + b + c;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method1: " << time << std::endl;}void method2(cv::Mat img){// direct at accessdouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum = 0;for(int row=0; row < height; row++){for(int col=0; col < width; col++){int a = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[0];int b = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[1];int c = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[2];sum += a + b + c;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method2: " << time << std::endl;}void method3(cv::Mat img){// pointer + Vec3b vectordouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum = 0;for(int row=0; row < height; row++){cv::Vec3b *ptr = img.ptr<cv::Vec3b>(row);for(int col=0; col < width; col++){cv::Vec3b pixel = ptr[col];int a = pixel[0];int b = pixel[1];int c = pixel[2];sum += a + b + c;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) /cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method3: " << time << std::endl;}void method4(cv::Mat img){// pointerdouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum = 0;for(int row=0; row < height; row++){cv::Vec3b *ptr = img.ptr<cv::Vec3b>(row);for(int col=0; col < width; col++){int a = ptr[col][0];int b = ptr[col][1];int c = ptr[col][2];sum += a + b + c;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method4: " << time << std::endl;}void method5(cv::Mat img){// raw pointerdouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum=0;for(int row=0; row < height; row++){const uchar *ptr = img.ptr(row);for(int col=0; col < width; col++){const uchar *uc_pixel = ptr;int a = uc_pixel[0];int b = uc_pixel[1];int c = uc_pixel[2];// int a = ptr[0];// int b = ptr[1];// int c = ptr[2];sum += a + b + c;ptr += 3;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method5: " << time << std::endl;}void method6(cv::Mat img){// raw pointer + raw stepdouble t0 = (double) cv::getTickCount();int height = img.rows;int width = img.cols;int sum = 0;const uchar *uc_pixel = img.data;for(int row=0; row < height; row++){uc_pixel = img.data + row*img.step;for(int col=0; col < width; col++){int a = uc_pixel[0];int b = uc_pixel[1];int c = uc_pixel[2];sum += a + b + c;uc_pixel += 3;}}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method6: " << time << std::endl;}void method7(cv::Mat image){double t0 = (double) cv::getTickCount();int height = image.rows;int width = image.cols;cv::MatConstIterator_<cv::Vec3b> it = image.begin<cv::Vec3b>(), it_end = image.end<cv::Vec3b>();int sum = 0;for(; it != it_end; ++it){int a = (*it)[0];int b = (*it)[1];int c = (*it)[2];sum += a + b + c;}assert(sum==3*height*width);double time = ((double) cv::getTickCount() - t0) / cv::getTickFrequency();std::cout << "Time for method7: " << time << std::endl;}Time for method1: 0.586296Time for method2: 0.414636Time for method3: 0.504703Time for method4: 0.207575Time for method5: 0.111554Time for method6: 0.0940078Time for method7: 0.522204对比这几种方式我们可以发现，最为高效的还是直接使用指针计算地址偏移量, 然而这种方式必须保证Mat在内存的存储是连续的，可以通过cv::Mat::isContinous()函数检测，如果是连续的则可以处理为单行向量，使用最为高效的方式访问。