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Mat C = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;#include#include using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat src; src = imread("2.jpg"); if (src.empty()){ cout << "could not load image..." << endl; return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input",src); /* //创建一个空白对象 Mat dst; dst = Mat(src.size(), src.type());//初始化一个Mat对象 dst = Scalar(127,0,255); //将dst对象背景色变为 namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", dst); */ //Mat dst = src.clone();//克隆完全的数据拷贝 Mat dst; src.copyTo(dst); namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY); printf("input image channels : %d\n", src.channels());//输出原始图像的通道数3 printf("output image channels : %d\n", dst.channels());//输出经过灰度化后的通道数1 int cols = dst.cols; int rows = dst.rows; printf("rows : %d cols : %d\n", rows, cols);//打印图片像素的行数和列数 const uchar* firstRow = dst.ptr (0);//获取dst图像第一行的指针 printf("fist pixel value : %d\n", *firstRow);//打印*firstRow的像素值,也就是左上角第一个的像素值 imshow("output", dst); Mat M(3, 3, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); cout << "M =" << endl << M << endl;//打印出来是3*3的像素集合,每个像素有三个通道,我们可以将Mat对象直接打印出来 //这就是一个很小的图像,在我们图像处理,做了个算法,我们先create一个很小的图像,里面的每个像素我们都知道,我们可以验证我们的算法是否与预期一致,是的话再找一些大图,不然有问题很难调整 //Mat对象使用时,要注意,一,部分复制,一般情况使用Mat对象只会复制头和指针部分不会复制数据部分 //如使用拷贝构造函数来创建一个对象时,Mat只会复制头部分不会复制数据部分,指向同一个地址 //二,完全复制,mat头部和数据部分一起复制 //创建多维数组一般情况下用不到 imshow("outputM", M); //通过create创建不能给其赋值 Mat m1; m1.create(src.size(), src.type()); m1 = Scalar(0, 0, 255);//通过此种方式给mat对象赋值 imshow("outputm1", m1); Mat csrc; Mat kernel = (Mat_ (3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); filter2D(src, csrc, -1, kernel);//进行掩膜操作 imshow("outputcsrc", csrc); //1,怎样通过构造函数构建,常用方法 //2,初始化建立空白图像 //3,给空白数组赋值 Mat m2 = Mat::zeros(src.size(), src.type());//这是一个函数,不是属性,将其所有像素值初始化一个纯黑的图片和原图片大小相同,类型相同 imshow("outputm2 ", m2); Mat m3 = Mat::eye(3, 3, CV_8UC1); cout << "m3 =" << endl << m3 << endl; waitKey(0); return 0;}
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