opencv编程中错误提示:不存在从mat到cvmat适当的转换函数。
是在cvMat*到Mat形式转换过程中出现的,希望大侠能提出建设性的意见,cvMat*到Mat形式数据转换中不能直接转换,具体应该怎么转换才可以,用什么函数。急!!...
是在cvMat*到Mat形式转换过程中出现的,希望大侠能提出建设性的意见,cvMat*到Mat形式数据转换中不能直接转换,具体应该怎么转换才可以,用什么函数。急!!
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Mat x;
&(cvMat)x就可以得到cvMat的指针了
&(cvMat)x就可以得到cvMat的指针了
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opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见。
1. IplImage
opencv中的图像信息头,该结构体定义:
View Code
typedef struct _IplImage
{
int nSize;
int ID;
int nChannels;
int alphaChannel;
int depth;
char colorModel[4];
char channelSeq[4];
int dataOrder;
int origin;
int align;
int width;
int height;
struct _IplROI *roi;
struct _IplImage *maskROI;
void *imageId;
struct _IplTileInfo *tileInfo;
int imageSize;
char *imageData;
int widthStep;
int BorderMode[4];
int BorderConst[4];
char *imageDataOrigin;
} IplImage;
dataOrder中的两个取值:交叉存取颜色通道是颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列。分开的颜色通道是有几个颜色通道就分几个颜色平面存储。roi是IplROI结构体,该结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量,其中xOffset,yOffset是x,y坐标,coi代表channel of interest(感兴趣的通道),非0的时候才有效。访问图像中的数据元素,分间接存储和直接存储,当图像元素为浮点型时,(uchar *) 改为 (float *):
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1. IplImage
opencv中的图像信息头,该结构体定义:
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typedef struct _IplImage
{
int nSize;
int ID;
int nChannels;
int alphaChannel;
int depth;
char colorModel[4];
char channelSeq[4];
int dataOrder;
int origin;
int align;
int width;
int height;
struct _IplROI *roi;
struct _IplImage *maskROI;
void *imageId;
struct _IplTileInfo *tileInfo;
int imageSize;
char *imageData;
int widthStep;
int BorderMode[4];
int BorderConst[4];
char *imageDataOrigin;
} IplImage;
dataOrder中的两个取值:交叉存取颜色通道是颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列。分开的颜色通道是有几个颜色通道就分几个颜色平面存储。roi是IplROI结构体,该结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量,其中xOffset,yOffset是x,y坐标,coi代表channel of interest(感兴趣的通道),非0的时候才有效。访问图像中的数据元素,分间接存储和直接存储,当图像元素为浮点型时,(uchar *) 改为 (float *):
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CvMat
首先,我们需要知道,第一,在OpenCV中没有向量(vector)结构。任何时候需要向量,都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量,则需要一个行矩阵)。第二,OpenCV矩阵的概念与我们在线性代数课上学习的概念相比,更抽象,尤其是矩阵的元素,并非只能取简单的数值类型,可以是多通道的值。
Mat
Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构,现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage,相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理,不再需要程序员手动管理内存的释放。opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组,可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。 之前的图像一般都是用IplImage*表示
///////////////////////////////背景知识结束///////////////////////////////////////
这里是CvMat和Mat的互相转换公式,基本上是复制数据块。
CvMat -> Mat
Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat,可选择是否复制数据*/
Mat -> CvMat
例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在):
CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage,不复制数据只创建矩阵头
首先,我们需要知道,第一,在OpenCV中没有向量(vector)结构。任何时候需要向量,都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量,则需要一个行矩阵)。第二,OpenCV矩阵的概念与我们在线性代数课上学习的概念相比,更抽象,尤其是矩阵的元素,并非只能取简单的数值类型,可以是多通道的值。
Mat
Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构,现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage,相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理,不再需要程序员手动管理内存的释放。opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组,可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。 之前的图像一般都是用IplImage*表示
///////////////////////////////背景知识结束///////////////////////////////////////
这里是CvMat和Mat的互相转换公式,基本上是复制数据块。
CvMat -> Mat
Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat,可选择是否复制数据*/
Mat -> CvMat
例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在):
CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage,不复制数据只创建矩阵头
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