c++ opencv cv::mat step
时间: 2023-07-24 19:45:37 浏览: 100
在 OpenCV 中,cv::Mat 是表示图像或矩阵数据的类。而 step 是 cv::Mat 类中的一个成员变量,用于存储每一行的字节数。
具体来说,对于一个宽度为 w,数据类型为 type 的 cv::Mat,它的 step 值表示每一行所占用的字节数。也就是说,如果 mat 是一个 cv::Mat 对象,那么 mat.step 就是每一行所占用的字节数。
在使用 cv::Mat 进行图像处理时,step 常常被用来计算像素的地址。例如,假设 mat 是一个 CV_8UC3 类型的图像,那么 mat.step 就是 mat.cols * mat.channels(),表示每一行所占用的字节数。然后,我们可以通过以下方式计算某个像素的地址:
```cpp
int row = 10;
int col = 20;
uchar* pixel = mat.ptr(row) + col * mat.channels();
```
这里,mat.ptr(row) 返回第 row 行像素的地址,然后加上 col * mat.channels() 就可以得到第 (row, col) 个像素的地址。
需要注意的是,由于 step 可能包含了一些额外的字节,因此在计算像素地址时,我们需要对其进行一些调整,以确保正确性。
相关问题
c++代码实现 cv::mat 转 AV_PIX_FMT_YUV420P
以下是将 OpenCV 中的 cv::Mat 转换为 AV_PIX_FMT_YUV420P 格式的 C++ 代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <libswscale/swscale.h>
void convertMatToYUV420P(cv::Mat& mat, uint8_t* dst_data[], int dst_linesize[]) {
// 获取输入图像的宽度和高度
int width = mat.cols;
int height = mat.rows;
// 分配输出内存
int dst_bufsize = av_image_alloc(dst_data, dst_linesize, width, height, AV_PIX_FMT_YUV420P, 16);
if (dst_bufsize < 0) {
std::cerr << "Failed to allocate memory for output image" << std::endl;
return;
}
// 创建转换器
SwsContext* sws_ctx = sws_getContext(width, height, AV_PIX_FMT_BGR24, width, height, AV_PIX_FMT_YUV420P, 0, nullptr, nullptr, nullptr);
if (!sws_ctx) {
std::cerr << "Failed to create sws context" << std::endl;
return;
}
// 执行转换
sws_scale(sws_ctx, mat.data, mat.step, 0, height, dst_data, dst_linesize);
// 释放转换器和输出内存
sws_freeContext(sws_ctx);
av_free(dst_data[0]);
}
```
在上述代码中,我们使用了 `libswscale` 库来进行图像格式转换。首先,我们使用 `av_image_alloc()` 函数为输出图像分配内存。然后,我们使用 `sws_getContext()` 函数创建一个 `SwsContext` 转换器,该转换器将输入图像从 BGR24 格式转换为 YUV420P 格式。最后,我们使用 `sws_scale()` 函数执行转换,并使用 `av_free()` 函数释放输出内存。
cv::Mat 初始化
在 OpenCV 中,cv::Mat 是表示图像或者矩阵的数据结构。它可以用来处理图像、视频、矩阵等多种数据。
在 C++ 中,cv::Mat 类的对象可以通过多种方式进行初始化。以下是一些常见的初始化方式:
1. 通过构造函数初始化:
```c++
cv::Mat image(rows, cols, type, cv::Scalar(value));
```
其中,`rows` 和 `cols` 分别表示图像的行数和列数,`type` 表示图像的像素类型,`cv::Scalar(value)` 表示初始化所有像素值为 `value`。
2. 通过指针初始化:
```c++
cv::Mat image(rows, cols, type, data, step);
```
其中,`data` 是指向数据的指针,`step` 表示每行的字节数。
3. 通过赋值初始化:
```c++
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
```
其中,`cv::imread` 函数用于读取图像。
4. 通过克隆初始化:
```c++
cv::Mat image1 = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat image2 = image1.clone();
```
其中,`image1.clone()` 函数用于创建 `image1` 的深拷贝,赋值给 `image2`。
以上是一些常见的 cv::Mat 初始化方式,可以根据具体需求选择适合的方式。
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