opencv2.2 Mat格式的几个参数以及几种元素存取方法的讨论
来源:互联网 发布:python部署网站 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 02:18
下面是某次的运行结果以及对于Mat的几个参数的分析。
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pnm.channels = 3 ------------------通道数。
pnm.depth = 0 ------------------矩阵元素的基础元素类型,CV_8U(uchar), CV_32F(float)...等.
pnm.dims = 2 ------------------矩阵的维数,图像一般为2维的;
pnm.elemsize = 3 ------------------矩阵每个元素的大小(所占字节数)=channel×sizeof(elemsize1);
pnm.elemsize1 = 1 ------------------矩阵每个元素的基础元素大小=sizeof(uchar, float......等);
pnm.step = 1536 [0]---------------矩阵每行所占的字节数,包括用于字节对齐的字节,如果不用补齐字节则=cols*elemsize;
pnm.step = 3 [1]---------------矩阵中每个元素所占字节数,对于2维矩阵=elemsize。
pnm.step1 = 1536 ------------------return normalized step; =step[0]/elemsize1,即每行的步长,it can be useful for fast access to arbitrary matrix element;
pnm.type = 16 ------------------返回flags中表示每个元素类型,即CV_8UC3,CV_32FC1等表示的整数
pnm.total = 262144 ------------------=rows*cols
pnm.rows*cols = 262144
pnm.rows = 512
pnm.cols = 512
temp.channels = 3
temp.depth = 5
temp.dims = 2
temp.elemsize = 12
temp.elemsize1 = 4
temp.step = 6144
temp.step = 12
temp.step1 = 1536
temp.type = 21
temp.total = 262144
temp.rows = 512
temp.cols = 512
37098.3
34995
4189.36
6048.81
5776.15
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最后的几个运行结果每次是不一样的,但是基本可以肯定的是前两种是差不多的,第三种最少,第四和第五不相上下,但是第三种的缺点是丢失了原始的行列信息,对于不计较元素位置的处理来说是首选,正如opencv2.2的手册中所说,在存储结构中没有gap,计算不是太复杂时,可以提升10%-20%的效率。而对于多通道下的需要处理行列信息的计算来说,个人偏好第四种,也就是opencv1.x的方式,直接使用原始指针操作,习惯上用着方便。第一二种方法是C++API的新的获取方式,当然还有使用迭代器方式的存取等,详细的见手册或者cheet_sheet中提供的方法。
当然上面只是对于元素类型是CV_32FC3的进行的测试,对于基础的CV_8UC1/3没有测试。
------后记-------
对于第四种费了很长时间才搞明白,开始的时候没弄清楚,取出的数据不是不对就是直接出现访问异常。对于新的Mat结构所有的有效像素数据都是存储在uchar* data中,所以取用时需要自己显式的转换类型,开始时没有意识到在内存中存储的是uchar类型,直接使用了*(temp.data+i*step0+j*step1)来获取数据,结果总是取到错误的数据,后来意识到存储的是float数据,需要转换,就直接在前面加了(float)结果还是不行,最后仔细分析之后终于发现问题了====*(temp.data+i*step0+j*step1)是按照uchar将数据取出,转换为uchar型的数据,如果在前面加上float转换,只是将uchar提升为了float而不是取出的是float,原来如此,将其改为(float *)(temp.data+i*step0+j*step1),也就是按照float的形式取出,也就是一次取出4个字节作为一个数据,这样就可以了。
--------------看来自己对于指针的理解还是不够透彻啊!
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