函数原型:
C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const
cn: 表示通道数(channels), 如果设为0,则表示保持通道数不变,否则则变为设置的通道数。
rows: 表示矩阵行数。 如果设为0,则表示保持原有的行数不变,否则则变为设置的行数。
首先设置一个初始矩阵:一个20行30列1通道的一个矩阵
int main()
{ Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵cout << "行数: " << data.rows << endl;cout << "列数: " << data.cols << endl;cout << "通道: " << data.channels() << endl;system("pause");return 1;
}
输出:
int main()
{ Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵cout << "行数: " << data.rows << endl;cout << "列数: " << data.cols << endl;cout << "通道: " << data.channels() << endl;cout << endl;Mat dst = data.reshape(0, 1);cout << "行数: " << dst.rows << endl;cout << "列数: " << dst.cols << endl;cout << "通道: " << dst.channels() << endl;system("pause");return 1;
}
输出:
int main()
{ Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵cout << "行数: " << data.rows << endl;cout << "列数: " << data.cols << endl;cout << "通道: " << data.channels() << endl;cout << endl;Mat dst = data.reshape(0, data.rows*data.cols);cout << "行数: " << dst.rows << endl;cout << "列数: " << dst.cols << endl;cout << "通道: " << dst.channels() << endl;system("pause");return 1;
}
可见,序列成列向量比行向量要麻烦一些,还得去计算出需要多少行。但我们可以先序列成行向量,再转置
int main()
{ Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵cout << "行数: " << data.rows << endl;cout << "列数: " << data.cols << endl;cout << "通道: " << data.channels() << endl;cout << endl;Mat dst = data.reshape(2, 0);cout << "行数: " << dst.rows << endl;cout << "列数: " << dst.cols << endl;cout << "通道: " << dst.channels() << endl;system("pause");return 1;
}
从结果可以看出,列数被分出一半,放在第二个通道里去了。
同理,如果通道数由1变为3,行数不变。则每通道的列数变为原来的三分之一。
需要注意的是,如果行保持不变,改变的通道数一定要能被列数整除,否则会出错。
int main()
{ Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵cout << "行数: " << data.rows << endl;cout << "列数: " << data.cols << endl;cout << "通道: " << data.channels() << endl;cout << endl;Mat dst = data.reshape(2, data.rows/5);cout << "行数: " << dst.rows << endl;cout << "列数: " << dst.cols << endl;cout << "通道: " << dst.channels() << endl;system("pause");return 1;
}
可见,不管怎么变,都遵循这样一个等式:
变化之前的 rowscolschannels = 变化之后的 rowscolschannels
我们只能改变通道数和行数,列数不能改变,它是自动变化的。
但是要注意的是,在变化的时候,要考虑到是否整除的情况。如果改变的数值出现不能整除,就会报错。
我们知道,在matlab里面,是列序列化, 即取值为从上到下,从左到右,opencv又是怎么样的呢
int main()
{ Mat data = (Mat_<int>(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30); //2行3列的矩阵cout << data << endl;Mat dst1 = data.reshape(0, 6); //通道不变,序列成列向量cout <<endl<< dst1 << endl;Mat dst2 = data.reshape(0, 1); //通道不变,序列成行向量cout << endl << dst2 << endl;system("pause");return 1;
}
从结果看出,不管是变化成行向量还是列向量,opencv都是行序列化,即从左到右,从上到下,与matlab是不一样的。
// WindowsSocketServer.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include
使用count,返回的是被查找元素的个数。如果有,返回1;否则,返回0。注意,map中不存在相同元素,所以返回值只能是1或0。
使用find,返回的是被查找元素的位置,没有则返回map.end()。
#include
1 //改代码用于精确计算除法的位数,比如求无限循环小数的循环节
2 //求循环节时,需要定义一个数组,用与标记是否有相同的余数,若是遇到时,结束循环,即得到循环节
3 #include
机器学习简单代码示例 //在gcc-4.7.2下编译通过。
//命令行:g++ -Wall -ansi -O2 test.cpp -o test
#include
OpenCV中图像以Mat类型保存时各通道数据在内存中的组织形式及python代码访问各通道数据的简要方式 以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Java NIO: Channels and Buffers//通道和缓冲区Java NIO: Non-blocking IO//异步IO //一个线程可以请求通道读取数据到buffer中,当通道读取数据到buffer中的时候,这个线程依然可以做其它的事情,buffer...