cv::mat 的shape为(1,height,width)的时候,怎么取指定矩形区域的mat
时间: 2023-02-07 17:31:59 浏览: 76
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)。
pybind11将语义分割cv::mat转py::array_t
使用pybind11将语义分割的cv::Mat转换为py::array_t可以按照以下步骤进行:
1. 首先,必须在pybind11模块中包含头文件:
```cpp
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/numpy.h>
```
2. 然后,定义一个函数,该函数将cv::Mat转换为py::array_t:
```cpp
py::array_t<uint8_t> mat2array(cv::Mat& img) {
// 获取图像的属性
int height = img.rows;
int width = img.cols;
int channels = img.channels();
// 为numpy数组分配内存
py::array_t<uint8_t> array = py::array_t<uint8_t>({ height, width, channels });
// 获取numpy数组的指针
uint8_t* ptr = (uint8_t*)array.request().ptr;
// 将cv::Mat数据复制到numpy数组中
memcpy(ptr, img.data, height * width * channels);
// 返回numpy数组
return array;
}
```
3. 最后,使用PYBIND11_MODULE宏将函数导出到Python中:
```cpp
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("mat2array", &mat2array, "Convert cv::Mat to numpy array");
}
```
现在,您可以在Python中使用该函数将cv::Mat转换为numpy数组。
```python
import cv2
import numpy as np
import example
# 加载图像
img = cv2.imread('image.png')
# 将cv::Mat转换为numpy数组
array = example.mat2array(img)
# 将numpy数组转换为cv::Mat
img = np.ascontiguousarray(array).view(dtype=np.uint8).reshape(array.shape)
# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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