cv::Mat的覆盖拷贝

`cv::Mat`的覆盖拷贝，也叫做深拷贝或赋值，是指创建一个新的矩阵并与原始矩阵共享数据。当你使用赋值运算符`=`将一个`cv::Mat`对象赋给另一个`cv::Mat`变量时，如果底层的内存没有变化，那么这两个变量实际上指向的是同一个内存区域，所以他们的内容会同步更新。

如果你想要复制一个`cv::Mat`而不希望两个对象共享数据，你应该使用`copyTo()`、`clone()`或者`Mat()`构造函数来进行浅拷贝或深拷贝。例如，使用`clone()`函数生成了一个新的`cv::Mat`副本：

cv::Mat src = ...; // 原始矩阵
cv::Mat dst(src); // 这是一个浅拷贝，两者共享底层数据
// 或者
cv::Mat dst = src.clone(); // 这是一个深拷贝，新生成一个独立的矩阵

相关问题

cv::Mat mat; mat.create(m_height, m_width, CV_8UC3); const cv::Mat buffer_mat(m_height, m_width, CV_16UC1, pBuff); cv::normalize(buffer_mat, mat, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC3); cv::Mat dst_mat; cv::cvtColor(mat, dst_mat, cv::COLOR_BayerRG2RGB);优化这段代码

这段代码的主要目的是将一个输入的16位图像数据转换为8位RGB图像。这里有几个可以优化的地方：

1. 避免不必要的临时变量：可以避免使用 buffer_mat 作为临时变量，直接使用 pBuff 进行归一化操作。

2. 减少拷贝次数：可以在创建 mat 时直接使用 pBuff 进行初始化，避免创建一个额外的 16 位图像。

3. 使用 OpenCV 的函数代替手动计算：可以使用 cv::convertScaleAbs 函数代替 cv::normalize 函数进行归一化，在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB 代替 cv::COLOR_BayerRG2RGB。

下面是优化后的代码：

cv::Mat mat(m_height, m_width, CV_8UC3, pBuff);
cv::convertScaleAbs(mat, mat, 255.0 / std::numeric_limits<uint16_t>::max());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BayerBG2RGB);

这里使用了 cv::convertScaleAbs 函数直接对 mat 进行归一化，并且在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB。

cv::mat 拷贝方式

在 OpenCV 中，可以使用以下方法来拷贝 cv::Mat 对象：

1. 使用 cv::Mat 的 clone() 方法：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat dst = src.clone();

2. 使用 cv::Mat 的 copyTo() 方法：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat dst;
src.copyTo(dst);

3. 使用 cv::Mat 的 assignment 操作：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat dst = src;

需要注意的是，以上三种方法都会创建一个新的 cv::Mat 对象，而不是将指针指向同一块内存。这意味着，在拷贝大型的 cv::Mat 对象时，可能会占用较多的内存。如果要避免这种情况，可以使用 cv::Mat 的指针或引用来进行操作。