cv::mat 的shape为(1,height,width)的时候，怎么取指定矩形区域的mat

如果你想要取出指定矩形区域的cv::Mat，你可以使用cv::Mat的截取函数cv::Mat::operator()。

例如：

cv::Mat mat(1, height, width, CV_8UC3);
// 截取左上角为(x,y)，宽度为w，高度为h的矩形区域
cv::Mat submat = mat(cv::Rect(x, y, w, h));

此时，submat就是原始mat矩阵中指定矩形区域的子矩阵。

注意：在使用这种方法截取矩形区域时，截取的矩形区域的大小必须与原始矩阵的大小相同。如果你想要调整截取矩形区域的大小，你可以使用cv::resize函数来调整。

相关问题

怎么遍历shape为(1,height,width)的cv::mat

可以使用迭代器遍历 cv::Mat。首先，您需要获取 cv::Mat 的迭代器，可以使用 cv::Mat::begin() 和 cv::Mat::end() 函数。然后您就可以使用迭代器遍历 cv::Mat 了，如下所示：

cv::Mat mat(1, height, width, CV_8UC3);
for (auto it = mat.begin<cv::Vec3b>(); it != mat.end<cv::Vec3b>(); ++it) {
    cv::Vec3b pixel = *it;
    // do something with the pixel
}

请注意，在上面的代码中，我们使用了 cv::Vec3b 类型的迭代器，因为 cv::Mat 的数据类型是 CV_8UC3，即三通道 8 位无符号整型。如果 cv::Mat 的数据类型是其他类型，则应使用相应类型的迭代器。

此外，您也可以使用 cv::Mat::forEach() 函数来遍历 cv::Mat，如下所示：

cv::Mat mat(1, height, width, CV_8UC3);
mat.forEach<cv::Vec3b>([](cv::Vec3b& pixel, const int* position) {
    // do something with the pixel
});

请注意，在这种情况下，您需要提供一个 lambda 函数作为参数，这个 lambda 函数将在每个像素上调用。第一个参数是当前像素的值，第二个参数是当前像素的位置（即，在 cv::Mat 中的行和列）。

将以下代码转成python cv::Mat light2(cv::Mat input) { cvtColor(input, input, cv::COLOR_GRAY2BGR); int height = input.rows; int width = input.cols; int channels = input.channels(); double alpha = 3;//像素增加权重，即：每个像素都扩大1.2倍，用于增加图像的对比度 double beta = -200;//用于增加亮度 cv::Mat dst;//输出图像 dst = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());//创建一个都是0的Mat，即纯黑色的mat //下面是增加亮度及对比度的关键代码 for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] + beta); } } return dst; }

这段代码是将输入的灰度图像转换为RGB图像，并增强图像的亮度和对比度。以下是转换后的Python代码：

import cv2

def light2(input):
    input = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    height, width, channels = input.shape
    alpha = 3
    beta = -200
    dst = cv2.Mat.zeros(input.shape, input.type())
    
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            dst[y, x, 0] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 0] + beta, 0, 255)
            dst[y, x, 1] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 1] + beta, 0, 255)
            dst[y, x, 2] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 2] + beta, 0, 255)
    
    return dst

需要注意的是，Python中的OpenCV库中的Mat类型与C++中略有不同。在Python中，Mat类型是numpy数组类型，因此在代码中需要使用numpy数组的相关方法来替代C++中的Mat方法。