如何构造一个四维的cv::mat
时间: 2024-05-11 15:19:01 浏览: 7
在OpenCV中,cv::Mat是一个多维数组类,可以用于表示图像、矩阵和其他数值数据。要构造一个四维的cv::Mat,可以使用以下代码:
```
int sizes[] = {height, width, channels, frames}; // 定义 cv::Mat 的大小
cv::Mat mat(4, sizes, CV_8UC1); // 构造一个四维的 CV_8UC1 类型的 cv::Mat
```
其中,height、width、channels和frames分别代表矩阵的高度、宽度、通道数和帧数,CV_8UC1表示每个元素占8位,无符号整数类型。
需要注意的是,四维矩阵的使用非常少见,因为它们在计算机视觉中的应用相对较少。通常情况下,三维矩阵已经足够表示大多数图像和视频数据。
相关问题
如何访问四维的cv::mat数据
在OpenCV中,cv::Mat表示一个多维数组,可以存储图像或其他数据。对于4维的cv::Mat,您可以使用以下方法访问其数据:
1. 使用at()方法:您可以使用at()方法访问cv::Mat中的元素。对于4维的cv::Mat,您需要传递四个整数参数,分别表示第一维、第二维、第三维和第四维的索引。例如,假设您有一个名为myMat的4维cv::Mat,并且您想访问其第1个通道、第2行、第3列和第4个元素,您可以使用以下代码:
```
float elem = myMat.at<float>(1, 2, 3, 0);
```
2. 使用指针:您可以使用指针来访问cv::Mat中的数据。对于4维的cv::Mat,您需要使用4个嵌套的循环遍历所有元素。例如,假设您有一个名为myMat的4维cv::Mat,并且您想访问其所有元素,您可以使用以下代码:
```
for(int i = 0; i < myMat.size[0]; i++){
for(int j = 0; j < myMat.size[1]; j++){
for(int k = 0; k < myMat.size[2]; k++){
for(int l = 0; l < myMat.size[3]; l++){
float elem = myMat.ptr<float>(i)[j*myMat.size[2]*myMat.size[3] + k*myMat.size[3] + l];
}
}
}
}
```
请注意,上述代码假设您的4维cv::Mat的数据类型为float。如果您的cv::Mat的数据类型不同,则需要相应地更改代码。
opencv cnn 模块 detection 返回的四维数组在mat中 但是mat本身是个二维数组
在 OpenCV 的 C++ 接口中,CNN 模块的 detection 函数返回的是一个四维数组(通常是 BatchSize x NumClasses x MaxNumDetections x 7),其中第一个维度表示批处理大小,第二个维度表示类别数,第三个维度表示每张图像最多检测到的目标数,第四个维度表示检测到的目标的属性信息。但是,OpenCV 的 Mat 类型是一个二维数组,因此需要将四维数组转换为 Mat 类型才能进行后续的操作。
具体的转换方法如下:
```c++
// 假设 detection 函数返回的四维数组为 detections
cv::Mat detectionsMat(detections.size[0] * detections.size[2], 7, CV_32F);
for (int i = 0; i < detections.size[0]; ++i) {
for (int j = 0; j < detections.size[2]; ++j) {
for (int k = 0; k < 7; ++k) {
detectionsMat.at<float>(i * detections.size[2] + j, k) = detections.at<float>(i, 0, j, k);
}
}
}
```
这里使用了一个大小为 BatchSize x MaxNumDetections x 7 的 Mat 类型 detectionsMat 来存储四维数组 detections。首先使用三重循环将 detections 中的数据复制到 detectionsMat 中。在 detectionsMat 中,第一维度表示批处理中所有图像的所有检测结果,第二维度表示每个检测结果的属性信息。