v::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)中具体（1，1）的值是多少

`cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)` 这行代码创建了一个大小为 1x(rows*cols)，数据类型为 CV_64FC2 的全零矩阵，其中：
- CV_64F 表示 OpenCV 中的 64 位浮点数数据类型；
- C2 表示通道数为 2，即该矩阵是一个二通道矩阵，每个像素点由两个 64 位浮点数组成。

因此，这个矩阵是一个 1x(rows*cols) 的二通道矩阵，每个元素都是一个由两个 64 位浮点数构成的数组。由于该矩阵中的每个元素都是 0，因此在第一行第一个元素和第二个元素中分别都是 0.0。

需要注意的是，由于该矩阵只有一行，因此无法访问 (1,1) 元素，只能访问第一个元素和第二个元素，分别对应矩阵中的第一列和第二列。因此，(1,1) 元素的值不存在。

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v::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)中具体1，1点的值是多少

`cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)` 这行代码创建了一个大小为 1x(rows*cols)，数据类型为 CV_64FC2 的全零矩阵，其中：
- CV_64F 表示 OpenCV 中的 64 位浮点数数据类型；
- C2 表示通道数为 2，即该矩阵是一个二通道矩阵，每个像素点由两个 64 位浮点数组成。

因此，这个矩阵是一个 1x(rows*cols) 的二通道矩阵，每个元素都是一个由两个 64 位浮点数构成的数组。该矩阵中的每个元素都是 0，因此在第一行第一个元素和第二个元素中分别都是 0.0。

需要注意的是，由于该矩阵的大小取决于变量 `rows` 和 `cols` 的值，因此在具体使用时，这两个变量的值会影响矩阵中实际的元素数量和值。

std::vector<cv::Mat> channels(2); cv::Mat undistorted_points_temp = cv::Mat::ones(3, rows * cols, CV_64FC1); undistorted_points_temp = K.inv() * undistorted_points; cv::Mat undistorted_mat = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); cv::s

std::vector<cv::Mat> channels(2);
cv::Mat undistorted_points_temp = cv::Mat::ones(3, rows * cols, CV_64FC1);
undistorted_points_temp = K.inv() * undistorted_points;
cv::Mat undistorted_mat = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2);
cv::split(undistorted_points_temp, channels);
cv::merge(channels, undistorted_mat);

以上代码实现了以下功能：

1. 定义了一个名为 channels 的 cv::Mat 类型的 vector，其大小为 2。

2. 创建了一个 3 行 rows*cols 列的 CV_64FC1 类型的矩阵 undistorted_points_temp，并将其所有元素初始化为 1。

3. 通过 K 的逆矩阵与 undistorted_points 相乘，得到一个新的矩阵 undistorted_points_temp。

4. 创建了一行 rows*cols 列的 CV_64FC2 类型的矩阵 undistorted_mat，并将其所有元素初始化为 0。

5. 将 undistorted_points_temp 矩阵拆分成多个通道，存储在名为 channels 的 vector 中。

6. 将 channels 中的通道合并成一个矩阵 undistorted_mat。