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 trans; cv::warpPerspective(img2, trans, H, cv::Size(img1.cols + img2.cols, img2.rows)); cv::Mat left_top = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 0, 0, 1); cv::Mat points = H * left_top; int start = (int)points.at<double>(0, 0); cv::Mat trans_copy = trans.clone(); cv::Mat result = trans; cv::Mat roi = result(cv::Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows)); img1.copyTo(roi);解析

这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的，主要实现了图像融合的功能。

首先，将img2图像通过warpPerspective函数进行透视变换，得到变换后的图像trans。其中，参数H是一个3x3的变换矩阵，表示img2图像相对于img1图像的透视变换关系；Size(img1.cols+img2.cols, img2.rows)指定了变换后的图像大小。

接着，通过矩阵运算计算出img2图像左上角在变换后图像中的像素坐标，存储在points变量中。由于points是一个3x1的矩阵，所以通过at函数获取points中的第一个元素，并将其转换为整数，得到了img2图像在变换后图像中的左侧起始像素列数start。

然后，通过clone函数将变换后的图像trans复制一份到trans_copy中，以便后续操作不影响原始图像。接着，将result变量初始化为变换后的图像trans，并通过ROI（Region of Interest）机制获取result中左上角大小与img1相同的区域roi。最后，通过copyTo函数将img1图像复制到roi区域中，完成了图像融合的过程。