Mat 没有crop函数
时间: 2024-09-27 09:03:35 浏览: 14
对不起,我的信息可能有些过时。在早期版本的Emgu CV中,`Mat` 类确实没有直接提供 `Crop` 函数。如果你发现 `Mat` 对象没有 `Crop` 方法,你可以使用 `Clone` 和 `CopyTo` 方法来达到类似的效果。以下是一个示例:
```csharp
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
// 假设 sourceMat 是原始图像矩阵
Mat sourceMat = ...;
// 定义裁剪区域
Rect croppingRegion = ...;
// 创建一个新的 Mat 对象用于存放裁剪结果
Mat croppedMat = new Mat(sourceMat.Size, MatType.B8UC3);
// 利用 Clone 和 CopyTo 方法进行裁剪
sourceMat.CopyTo(croppedMat, croppingRegion);
// 现在 croppedMat 包含了源图像的裁剪部分
```
如果在最新的 Emgu CV 版本中 `Crop` 方法已经添加,那么可以直接使用,无需中间步骤。
相关问题
cpp blobFromImage()函数用法
blobFromImage()函数是OpenCV中一个用于将图像转换为神经网络输入的函数,具体用法如下:
```
cv::dnn::blobFromImage(InputArray image, double scalefactor=1.0, const Size& size, const Scalar& mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false, int ddepth=CV_32F)
```
参数说明:
- image:输入的图像,可以是Mat类型或UMat类型。
- scalefactor:将图像缩放的比例因子,默认为1。如果输入图像的像素值较大,可以将其缩小以减少计算量。
- size:输出的blob尺寸,可以是Size类型或cv::Size_<int>类型。
- mean:输入图像的均值,用于对图像进行归一化处理。默认值为Scalar(),表示不对图像进行归一化。
- swapRB:是否对图像进行通道交换。默认为false,表示不进行通道交换。
- crop:是否对图像进行裁剪。默认为false,表示不进行裁剪。
- ddepth:输出blob的深度,默认为CV_32F。
该函数返回一个指向blob数据的智能指针(cv::Mat类型),可以直接用于神经网络的输入。具体用法如下:
```
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Size size(224, 224);
cv::Scalar mean(0, 0, 0);
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, size, mean, true, false, CV_32F);
```
上述代码将读取一张图像,将其缩放为224x224大小的图像,并进行通道交换,然后将其转换为一个Blob。
cpp blobFromImage()函数 源码
blobFromImage()函数的源码如下:
```
cv::Mat blobFromImage(cv::InputArray image, double scalefactor = 1.0, const cv::Size& size = cv::Size(), const cv::Scalar& mean = cv::Scalar(), bool swapRB = true, bool crop = false, int ddepth = CV_32F)
{
CV_Assert(!size.width || !size.height || (size.width > 0 && size.height > 0));
cv::Mat src = image.getMat();
if (src.empty())
CV_Error(cv::Error::StsBadArg, "image is empty");
if (ddepth != CV_32F && ddepth != CV_8U)
CV_Error(cv::Error::StsBadArg, "unsupported output depth");
const int type = ddepth == CV_8U ? CV_8UC(src.channels()) : CV_32FC(src.channels());
cv::Mat dst;
if (size.width > 0 && size.height > 0)
{
cv::resize(src, dst, size);
}
else
{
dst = src;
}
if (swapRB)
{
cv::cvtColor(dst, dst, cv::COLOR_BGR2RGB);
}
cv::Mat mean_;
if (mean.empty())
{
mean_ = cv::Mat::zeros(cv::Size(dst.cols, dst.rows), type);
}
else
{
if (mean.total() == src.channels())
{
cv::Scalar channel_mean = cv::mean(mean);
mean_ = cv::Mat::ones(cv::Size(dst.cols, dst.rows), type) * channel_mean;
}
else
{
cv::cvtColor(mean, mean_, dst.channels() == 1 ? cv::COLOR_GRAY2BGR : cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::resize(mean_, mean_, dst.size());
}
}
cv::Mat norm_dst;
cv::subtract(dst, mean_, norm_dst);
if (scalefactor != 1.0)
{
norm_dst.convertTo(norm_dst, type, scalefactor);
}
if (crop)
{
int top = (dst.rows - size.height) / 2;
int left = (dst.cols - size.width) / 2;
cv::Rect roi(left, top, size.width, size.height);
return norm_dst(roi);
}
return norm_dst;
}
```
该函数用于将图像转换为网络输入所需的blob格式。blob是一种多维数组,将图像的像素值组织成一定的维度,以适应网络的输入。该函数的参数包括:
- image:输入图像。
- scalefactor:缩放因子,默认为1.0。
- size:blob的大小,默认为空。
- mean:均值,用于归一化,默认为空。
- swapRB:是否交换R和B通道,默认为true。
- crop:是否进行裁剪,默认为false。
- ddepth:输出图像的深度,默认为CV_32F。
该函数的实现主要包括以下步骤:
- 检查输入参数的有效性,包括size、ddepth等。
- 对输入图像进行大小调整,以满足size的要求。
- 交换R和B通道。
- 计算均值,用于归一化。
- 归一化图像。
- 进行裁剪(如果需要)。
- 返回blob格式的图像。