c++的一维vector 怎么转换为opencv的二维mat

时间: 2024-05-15 18:12:54 浏览: 128
将一维 `vector` 转换为二维 `Mat` 需要确定 `Mat` 的行数和列数,然后将 `vector` 中的元素按照行列顺序填入到 `Mat` 中。假设 `vector` 的长度为 `len`,`Mat` 的行数为 `rows`,列数为 `cols`,则转换代码如下: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int main() { vector<int> vec(len); // 声明一维 vector Mat mat(rows, cols, CV_32S); // 声明二维 Mat // 将 vector 转换为 Mat for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { mat.at<int>(i, j) = vec[i * cols + j]; } } return 0; } ``` 其中,`at<int>(i, j)` 表示访问 `Mat` 中第 `i` 行、第 `j` 列的元素,`i * cols + j` 表示计算 `vector` 中对应元素的下标。
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二维Catmull-Rom细分算法实现: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std; vector<Point2f> catmullRom(vector<Point2f> points, float alpha) { vector<Point2f> result; for (int i = 1; i < points.size() - 2; i++) { Point2f p0 = points[i - 1]; Point2f p1 = points[i]; Point2f p2 = points[i + 1]; Point2f p3 = points[i + 2]; float t0 = 0; float t1 = powf(powf((p1.x - p0.x), 2.0f) + powf((p1.y - p0.y), 2.0f), 0.5f); float t2 = t1 + powf(powf((p2.x - p1.x), 2.0f) + powf((p2.y - p1.y), 2.0f), 0.5f); float t3 = t2 + powf(powf((p3.x - p2.x), 2.0f) + powf((p3.y - p2.y), 2.0f), 0.5f); for (float t = t1; t < t2; t += alpha) { float a1 = (t1 - t) / (t1 - t0); float a2 = (t - t0) / (t1 - t0); Point2f p = a1 * p0 + a2 * p1; a1 = (t2 - t) / (t2 - t1); a2 = (t - t1) / (t2 - t1); p += a1 * p1 + a2 * p2; a1 = (t3 - t) / (t3 - t2); a2 = (t - t2) / (t3 - t2); p += a1 * p2 + a2 * p3; p *= 0.5f; result.push_back(p); } } return result; } int main(int argc, char** argv) { vector<Point2f> points = { Point2f(100, 100), Point2f(200, 100), Point2f(200, 200), Point2f(100, 200) }; float alpha = 0.01f; vector<Point2f> result = catmullRom(points, alpha); Mat img = Mat::zeros(300, 300, CV_8UC3); for (int i = 0; i < points.size(); i++) { circle(img, points[i], 3, Scalar(0, 255, 0), -1); } for (int i = 0; i < result.size(); i++) { circle(img, result[i], 1, Scalar(0, 0, 255), -1); } for (int i = 0; i < points.size() - 1; i++) { line(img, points[i], points[i + 1], Scalar(0, 255, 0), 1); } for (int i = 0; i < result.size() - 1; i++) { line(img, result[i], result[i + 1], Scalar(0, 0, 255), 1); } imshow("Catmull-Rom", img); waitKey(0); return 0; } ``` 这里我们先定义了一个`catmullRom`函数来实现二维Catmull-Rom细分算法。传入参数为一个点集和步长alpha,返回值为细分后的点集。在函数内部,我们首先对每个点进行处理,得到其所在的四个点p0、p1、p2、p3和其各自在总长度上的位置t0、t1、t2、t3。接着,我们对p1和p2之间的一段进行细分,每次细分按照步长alpha进行。 在`main`函数中,我们传入一个点集和步长alpha,得到细分后的点集,并在图像上绘制出来。 运行结果如下: ![catmull-rom](https://s1.ax1x.com/2020/03/31/GUhOY9.png)

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