在opencv4.6中mat.at 没有四个int参数的重载吗

在OpenCV 4.6中，Mat类的at()方法只有两个参数，分别是行和列的索引。如果您需要访问多通道矩阵中的像素值，可以使用以下方式：

Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_COLOR); // 读取一张彩色图像
Vec3b pixel = image.at<Vec3b>(100, 100); // 获取(100, 100)处的像素值

其中，Vec3b是一个长度为3的向量，表示三通道图像中的像素值。您可以使用[]运算符来访问每个通道的值，例如：

uchar blue = pixel[0]; // 获取蓝色通道的值
uchar green = pixel[1]; // 获取绿色通道的值
uchar red = pixel[2]; // 获取红色通道的值

如果您需要修改像素值，可以使用以下方式：

pixel[0] = 255; // 将蓝色通道的值设置为255
image.at<Vec3b>(100, 100) = pixel; // 将修改后的像素值写回原图像

希望这些信息能够对您有所帮助。

相关问题

opencv 4.6 Net.forward 返回的Mat 怎么获取每个人脸的信息

如果你使用的是OpenCV中的DNN模块进行人脸识别，那么在调用Net.forward()方法后，你可以通过以下步骤获取每个检测到的人脸的信息：

1. 获取输出层的名称和形状。

std::vector<cv::String> layer_names = net.getLayerNames();
std::string output_layer = layer_names[layer_names.size() - 1];
cv::Mat detection = net.forward(output_layer);
cv::Mat detection_mat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());

2. 遍历每个检测到的人脸，解析其边界框信息和置信度。

for (int i = 0; i < detection_mat.rows; i++)
{
    float confidence = detection_mat.at<float>(i, 2);
    if (confidence > 0.5)
    {
        int x1 = static_cast<int>(detection_mat.at<float>(i, 3) * frame.cols);
        int y1 = static_cast<int>(detection_mat.at<float>(i, 4) * frame.rows);
        int x2 = static_cast<int>(detection_mat.at<float>(i, 5) * frame.cols);
        int y2 = static_cast<int>(detection_mat.at<float>(i, 6) * frame.rows);
        // do something with the bounding box coordinates and confidence score
    }
}

3. 可以通过边界框的坐标和置信度进行人脸的进一步处理，例如进行人脸识别、情绪分析等。

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据你的任务需求进行修改和优化。

opencv 4.6 中 没有 fast_gaussi_blur吗

从 OpenCV 4.5 开始，`cv::fastGaussianBlur()` 函数已被弃用，并从 OpenCV 4.6 开始完全删除。相反，OpenCV 推荐使用 `cv::GaussianBlur()` 函数来实现高斯模糊。

以下是使用 `cv::GaussianBlur()` 实现高斯模糊的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    try
    {
        // 加载需要处理的图像
        Mat img = imread("test.jpg");

        // 高斯模糊
        Mat blurred_img;
        GaussianBlur(img, blurred_img, Size(5, 5), 0);

        // 保存处理后的图像
        imwrite("result.jpg", blurred_img);
    }
    catch (exception& e)
    {
        cout << e.what() << endl;
    }
}

以上代码中，我们使用 `cv::GaussianBlur()` 函数对图像进行高斯模糊处理，并将处理后的图像保存到文件中。需要注意的是，`cv::GaussianBlur()` 函数的第三个参数是卷积核大小，第四个参数是高斯核的标准差。在本例中，我们使用大小为 5x5 的卷积核和标准差为 0 的高斯核进行模糊处理，你可以根据实际需求进行调整。