cv::mat获取图像的size

要获取cv::Mat图像的尺寸（宽度和高度），可以使用cv::Mat的成员函数size()。

下面是一个示例代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

cv::Size imageSize = image.size();

int width = imageSize.width;
int height = imageSize.height;

std::cout << "图像宽度：" << width << std::endl;
std::cout << "图像高度：" << height << std::endl;

在这个示例中，我们首先使用cv::imread函数读取一张图像并将其存储在cv::Mat对象中。然后，通过调用size()函数，我们可以获取图像的尺寸，并将其存储在cv::Size对象imageSize中。

最后，我们可以使用imageSize的width和height成员变量获取图像的宽度和高度，并将其分别存储在width和height变量中。

最后，我们可以使用std::cout输出宽度和高度的值。

请确保在使用OpenCV之前正确包含相关的OpenCV头文件并连接正确的库文件。

相关问题

cv::Mat类型的图像如何转为mwArray类型？其中cv::Mat是1024*1228的RGB图像，mwArray尺寸需要是1024*1228*3

在Mat类型图像转换为MwArray类型时，你需要将OpenCV的图像数据复制到MWorks的数据结构中。首先确保你安装了支持OpenCV和MWorks库的环境。这里是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

#include <opencv2/opencv.hpp> // OpenCV库
#include <mworks/mwarray.h>   // MWorks的mwArray库

2. 将cv::Mat图像转换为OpenCV的uchar数组，因为MwArray通常处理unsigned char类型的数据：

cv::Mat img_rgb = ...; // 你的1024x1228 RGB图像
std::vector<uchar> image_data(img_rgb.data, img_rgb.data + img_rgb.total() * img_rgb.elemSize());

3. 创建MwArray并初始化其大小和类型，假设MwArray支持RGB颜色通道逐像素存储：

mwArray mw_image(image_data.size(), MW_TYPES_UINT8, 3); // 表示1024x1228x3
for (int y = 0; y < img_rgb.rows; ++y) {
    for (int x = 0; x < img_rgb.cols; ++x) {
        mw_image(x, y, 0) = img_rgb.at<cv::Vec3b>(y, x)[0]; // B
        mw_image(x, y, 1) = img_rgb.at<cv::Vec3b>(y, x)[1]; // G
        mw_image(x, y, 2) = img_rgb.at<cv::Vec3b>(y, x)[2]; // R
    }
}

4. 现在`mw_image`就是一个大小为1024x1228x3的MwArray类型，包含了原始RGB图像的数据。

cv::Mat mat维度

### 如何获取或设置 OpenCV `cv::Mat` 对象的维度大小和形状

#### 获取图像尺寸
可以利用 `size()` 方法来获得 `cv::Mat` 的尺寸信息，该方法返回的是一个 `cv::Size` 结构体，其中包含了宽度 (`width`) 和高度 (`height`) 属性。另外，也可以直接访问 `cols` 成员变量得到列数即宽度以及通过 `rows` 获得行数也就是高度。

// 创建一个 Mat 对象并初始化其尺寸为 640x480 像素
cv::Mat image = cv::Mat::zeros(480, 640, CV_8UC3);

std::cout << "Width using size(): " << image.size().width << std::endl;
std::cout << "Height using size(): " << image.size().height << std::endl;

std::cout << "Columns (width): " << image.cols << std::endl;    // 输出：640
std::cout << "Rows (height): " << image.rows << std::endl;      // 输出：480

上述代码展示了如何创建一个新的矩阵并将指定分辨率应用于它，之后再读取这些值[^3]。

#### 设置图像尺寸
要改变现有 `cv::Mat` 实例的尺寸，则可以通过重新分配内存空间给这个实例完成。这通常涉及到先释放旧的数据区域然后再申请新的存储位置以适应不同的宽高参数组合。然而，在大多数情况下更推荐的做法是创建具有所需规格的新 `cv::Mat` 变量而不是修改已有的对象因为这样能避免潜在的风险如数据丢失等问题。

如果确实需要调整当前图片的实际像素数量而不只是简单地裁剪显示范围的话，那么应该考虑使用诸如 `resize` 函数这样的工具来进行平滑缩放处理：

// 定义目标尺寸
cv::Size newSize(800, 600);
// 使用 resize() 改变图像大小至新定义的尺寸
cv::resize(image, image, newSize);

这段脚本说明了怎样把一张照片转换成另一个特定比例下的版本[^1]。