目录

1、OpenCV的Mat矩阵中data、depth、elemSize、elemSize1、step、step1等属性的理解

2、习题

2.1 例一：一个 3 X 4 的矩阵，假设其数据类型为CV_8U。

2.2 例二：一个 3 X 4 的矩阵，矩阵数据类型是 CV_8UC3。

2.3 例三：一个 3 X 4 X 6的矩阵，矩阵数据类型是 CV_16SC4。

1、OpenCV的Mat矩阵中data、depth、elemSize、elemSize1、step、step1等属性的理解

• data：uchar类型的指针，指向Mat数据矩阵的首地址。
• depth：度量像素每一个通道的精度，它本身与图像的通道数无关！depth数值越大，精度越高。eum{CV_8U=0，CV_8S=1，CV_16S=3，CV_32S=4，CV_32F=5，CV_64F=6}。
• elemSize：表示矩阵中每一个元素的数据大小（结合通道数，单位：字节）。如Mat的数据类型是CV_8UC1，那么elemSize==1；CV_8UC3或CV_8SC3，那么elemSize==3。
• elemSize1：表示矩阵中每一个元素单通道下数据大小（单位：字节），所以有：elemSize1==elemSize/channels。
• step：矩阵的有效宽度。是累计了一行中所有元素、所有通道、所有通道的elemSize1之后的值。step==width*elemSize1*channels。
• step[0] ：一行的数据大小（step）。
• step[1] ：一个元素的数据（elemSize）。
• step1(0)：一行元素有多少个通道，step1==step/elemSize1=width*channels。
• step1(1)：一个元素有多少个通道（channels）。

2、习题

2.1 例一：一个 3 X 4 的矩阵，假设其数据类型为CV_8U。

• M.dims == 2 （这是一个二维矩阵，维度为 2 ）。
• M.rows == 3 ， M.cols == 4 。
• M.elemSize() ==1 ， M.elemSize1() == 1 （ sizeof(uchar) = 1 ，那么每一个数据元素大小为 1 ）。
• M.depth() == 0 ， M.channels() == 1 （ CV_8U 得到）。
• M.step[0] ==4 ， M.step[1] == 1 （因为是二维矩阵，那么 step 数组只有两个值， step[0] 和 step[1] 分别代表一行的数据大小和一个元素的数据大小）。
• M.step1(0)== M.cols *M.channels= 4，M.step1(1) ==M.channels=1。

2.3 例三：一个 3 X 4 X 6的矩阵，矩阵数据类型是 CV_16SC4。

• M.dims == 3 （这是一个三维矩阵，维度为 3 ）。
• M.rows == 4 ， M.cols == 6 。
• M.elemSize()== 2 * 4 == 8 ， M.elemSize1() == 2 （ sizeof(short) = 2 ，那么每一个数据元素为 2 ）。
• M.depth() == 3 ， M.channels() == 4 （ CV_16SC4 得到）。
• M.step[0] == M.rows * M.cols * M.elemSize()= 4 * 6 * 8 = 192 （面元素个数 * 元素大小）。
• M.step[1] == M.cols * M.elemSize()= 6 * 8 = 48 （行元素个数 * 元素大小）。
• M.step[2] == M.elemSize()= 8 （元素大小）。
• 因为是三维矩阵，那么 step 数组有三个值， step[0] 和 step[1] 、 step[2] 分别代表一个面的数据大小、一行的数据大小和一个元素的数据大小。则 M.step1(0) == M.step[0] / M.elemSize1() ， M.step1(1) / M.elemSize1() ， M.step1(2) / M.elemSize1() 。

最后

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