cv::Mat 创建图片 使用uchar指针

在OpenCV（Computer Vision Library）中，`cv::Mat` 是用于表示图像矩阵的数据结构，它支持多种数据类型，包括 `uchar`（无符号字符类型）。如果你想使用 `uchar` 指针来创建一个图像，通常会涉及到内存操作。以下是如何通过 `uchar` 指针创建一个简单的灰度图像的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 假设图像宽度和高度分别为 width 和 height
int width = 640;
int height = 480;

// 创建一个与 OpenCV 匹配的 uchar 指针数组
uchar* image_data = new uchar[width * height];

// 初始化像素值，这里假设全黑
for (int i = 0; i < width * height; ++i) {
    image_data[i] = 0; // 黑色（0）
}

// 创建 cv::Mat 以存储这个数据
cv::Mat img(height, width, CV_8UC1, image_data); // CV_8UC1 表示单通道8位无符号字符

// 现在你可以对img进行操作，如显示或保存

// 清理内存
delete[] image_data;

在这个例子中，我们首先创建了一个 `uchar` 数组作为图像数据，然后用这个数组初始化 `cv::Mat`。记得最后要手动释放分配的内存。

相关问题

cv::Mat::Mat()如何根据指针地址获取图像

您可以使用`cv::Mat`的构造函数来根据指针地址获取图像。构造函数`cv::Mat::Mat()`可以接受一个指向图像数据的指针，并使用该数据创建一个`cv::Mat`对象。

以下是一个示例代码，演示如何根据指针地址获取图像：

// 假设图像数据的指针为imageDataPtr
uchar* imageDataPtr = /* 指向图像数据的指针 */;
int imageWidth = /* 图像宽度 */;
int imageHeight = /* 图像高度 */;
int imageChannels = /* 图像通道数 */;

// 使用指针地址创建 cv::Mat 对象
cv::Mat image(imageHeight, imageWidth, CV_8UC(imageChannels), imageDataPtr);

// 可以在这里使用 image 对象进行进一步的处理

在上述示例中，我们使用了`cv::Mat`的构造函数，传递了图像的宽度、高度、通道数和指向图像数据的指针。这样就创建了一个`cv::Mat`对象来表示图像，并且可以使用该对象进行进一步的处理。

请注意，使用该方法时需要确保传递的指针地址和图像数据的格式是匹配的，否则可能会导致内存错误或图像显示不正确。

uchar *cv::Mat::data

cv::Mat::data 是一个指向 cv::Mat 内存块的指针，它指向图像数据的首地址。通过这个指针，可以访问图像的像素值，如下所示：

cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
uchar* pixelPtr = image.data;
int cn = image.channels();
for(int i = 0; i < image.rows; i++) {
    for(int j = 0; j < image.cols; j++) {
        for(int k = 0; k < cn; k++) {
            // 访问像素值
            uchar value = pixelPtr[i*image.cols*cn + j*cn + k];
            // 处理像素值
        }
    }
}

在上述代码中，通过访问指针 pixelPtr 来遍历图像中的每个像素，并对其进行处理。注意，这里需要根据图像的通道数计算出每个像素值在内存块中所占的字节数。