定义完cv::Mat后为什么说这个是cv::Mat::Mat

当你在OpenCV中定义一个`cv::Mat`对象时，实际上是创建了一个矩阵对象实例，该对象是`cv::Mat`类的一个实例。`cv::Mat::Mat`是一个构造函数，用于初始化一个新的`cv::Mat`对象，它可以接受多种参数，比如矩阵的维度、大小、类型等信息。例如：

cv::Mat myMatrix(5, 5, CV_8UC3); // 创建一个5x5的RGB图像矩阵
// 或者
cv::Mat myMatrix = cv::imread("image.jpg"); // 从文件加载图像到矩阵

在这个例子中，`myMatrix`就是对`cv::Mat`类的一个实例化操作，并且通过`cv::Mat::Mat`构造函数指定了矩阵的初始状态。这个构造函数可以让你直接传递必要的参数来创建所需的矩阵。

相关问题

cv::Mat 定义一个120*130的Mat

cv::Mat是OpenCV库中用于图像处理的一个重要类，它用于存储图像、矩阵和其他多维数组。在C++中，使用cv::Mat可以很方便地定义一个120x130的矩阵。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 创建一个120x130的矩阵，初始化所有元素为0
    cv::Mat matrix(120, 130, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

    // 如果需要创建一个120x130的矩阵并用特定值初始化所有元素，比如1
    // cv::Mat matrix(120, 130, CV_8UC1, cv::Scalar(1));

    return 0;
}

在这段代码中，`cv::Mat`的构造函数接受几个参数：
- 第一个参数是矩阵的行数（120）。
- 第二个参数是矩阵的列数（130）。
- 第三个参数是矩阵的数据类型，`CV_8UC1`表示矩阵的每个元素是8位无符号整数，且矩阵是单通道的（灰度图）。
- 第四个参数`cv::Scalar(0)`用于指定初始化矩阵元素的值，这里设置为0。

如果要创建一个特定类型的数据（如双精度浮点数），可以将`CV_8UC1`更改为相应的类型标识符，例如`CV_64FC1`。

array2d<rgb_pixel> 转cv::mat 后mat是empty

在将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat` 时，需要注意两个问题：

1. `array2d<rgb_pixel>` 的存储顺序是按行存储的，而 `cv::Mat` 的存储顺序是按列存储的，因此需要进行转置操作。
2. `array2d<rgb_pixel>` 的像素值的类型是 `rgb_pixel`，而 `cv::Mat` 的像素值的类型是 `cv::Vec3b`，需要进行类型转换。

下面是一个示例代码，可以将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`：

#include <iostream>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace dlib;

int main()
{
    // 创建一个 array2d<rgb_pixel>
    array2d<rgb_pixel> img(100, 100);
    for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
        for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
            img[r][c] = rgb_pixel(r, c, 255);
        }
    }

    // 将 array2d<rgb_pixel> 转换为 cv::Mat
    cv::Mat mat(img.nc(), img.nr(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
    for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
        for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
            cv::Vec3b& pixel = mat.at<cv::Vec3b>(c, r);
            rgb_pixel& dlib_pixel = img[r][c];
            pixel[0] = dlib_pixel.blue;
            pixel[1] = dlib_pixel.green;
            pixel[2] = dlib_pixel.red;
        }
    }
    cv::transpose(mat, mat);  // 转置

    // 显示结果
    cv::imshow("image", mat);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我使用了一个简单的方法来将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`，也就是先创建一个空的 `cv::Mat`，然后逐个像素进行复制和类型转换。最后再使用 `cv::transpose` 将 `cv::Mat` 转置，以满足存储顺序的要求。

如果你还是遇到了 `cv::Mat` 是空的问题，可以检查一下你的 `array2d<rgb_pixel>` 是否为空，以及是否正确地转换为了 `cv::Mat`。