opencv Mat数据的三种标准访问方式

·at(i,j)访问

这种方式在Debug模式下的访问速度是最慢的，但是在Release模式下的访问速度也是相当快的，和其他两种方式相近。

int ROWS = 100; // heightint COLS = 200; // widthMat img1(ROWS , COLS , CV_32FC1);  for (int i=0; i<ROWS ; i++)  {      for (int j=0; j<COLS ; j++)      {          img1.at<float>(i,j) = 3.2f;      }  }

如果要访问多通道图像

int ROWS = 100; // heightint COLS = 200; // widthMat img1(ROWS , COLS , CV_8UC3);  for (int i=0; i<ROWS ; i++)  {      for (int j=0; j<COLS ; j++)      {         img1.at<vec3b>(i,j)[0]= 3.2f;  // B 通道       img1.at<vec3b>(i,j)[1]= 3.2f;  // G 通道       img1.at<vec3b>(i,j)[2]= 3.2f;  // R 通道    }  }

类型对应表如下

Mat_<uchar>---------CV_8UMat<char>-----------CV_8SNat_<short>---------CV_16SMat_<ushort>--------CV_16UMat_<int>-----------CV_32SMat_<float>----------CV_32FMat_<double>--------CV_64F

·ptr(i) [j] 方式

int ROWS = 100; // heightint COLS = 200; // widthMat img1(ROWS , COLS , CV_32FC1); for (int i=0; i<ROWS ; i++)   {       float* pData1=img5.ptr<float>(i);      for (int j=0; j<COLS ; j++)       {           pData1[j] = 3.2f;       }   }

·img.data + step[0]*i + step[1]*j 方式

Mat channel_H(ROWS,COLS,CV_32FC1,Scalar(0.5));Mat channel_S(ROWS,COLS,CV_32FC1,Scalar(0.5));int hs_map[20][20] = {0};for (int i = 0; i < ROWS; i++){    float* Hdata = (float*)(channel_H.data + channel_H.step[0] * i);　　//可以观察到channel_S.dims不断增加，不知何故    float* Sdata = (float*)(channel_S.data + channel_S.step[0] * i);    for (int j = 0; j < COLS; j++)    {        int x = (int)floor(Hdata[channel_H.step[1]*j]* 20);　　        int y = (int)floor(Hdata[channel_S.step[1]*j]* 20);        if (x >= 20)            x = 19;        if (y >= 20)            y = 19;            hs_map[x][y]++;    }}

转载自http://www.cnblogs.com/phillips/p/4484717.html