Python机器视觉–OpenCV入门(重要)–OpenCV数据结构–Mat

2022年 11月 4日

Python机器视觉–OpenCV入门(重要)–OpenCV数据结构–Mat

1 OpenCV的重要数据结构–Mat

1.1 Mat介绍

Mat是OpenCV在C++语言中用来表示图像数据的一种数据结构.在python中转化为numpy的ndarray.

Mat由header和data组成, header中记录了图片的维数, 大小, 数据类型等数据.

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1.2 Mat拷贝

Mat共享数据

请添加图片描述
在python中Mat数据对应numpy的ndarray, 使用numpy提供的深浅拷贝方法即可实现Mat的拷贝.

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./cat.jpeg')

#浅拷贝
img2 = img.view()

#深拷贝
img3 = img.copy()

img[10:100, 10:100] = [0, 0, 255]

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.imshow('img3', img3)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.3 访问图像(Mat)的属性

OpenCV中的Mat在python中已经转化为ndarray, 通过ndarray的属性即可访问Mat图像的属性

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('cat.jpeg')

#shape属性中包括了三个信息
#高度，长度 和 通道数
print(img.shape)

#图像占用多大空间
#高度 * 长度 * 通道数
print(img.size)

#图像中每个元素的位深
print(img.dtype)

1.4通道的分离与合并

split(mat)分割图像的通道
merge((ch1,ch2, ch3)) 融合多个通道

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

b,g,r = cv2.split(img)

b[10:100, 10:100] = 255
g[10:100, 10:100] = 255

img2 = cv2.merge((b, g, r))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('img2', img2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()