mat是OpenCV是在C++语言用来表达图像数据的一种数据结构,在Python转换为numpy的ndarray.
mat是由header和date组成,header中记录了图片的维数、大小、数据类型等信息.
例如:cv2.imshow(winname, mat)
第一个参数为窗口名,第二个参数为mat,也就是图片,类型为ndarray
因此直接打印图片格式也为ndarray.
Opencv用mat这种结构来表示图片的。
C++是用mat来保存数据的,Python相当于对其进行了封装,在python中把mat转化为了numpy的ndarray.
其中有些属性不能使用,只有C++中才有。例如channels不能使用,因为例如图片的形式已经为ndarray,不能转换。像素的位深.type、channels也没有了,行列数也没有了,但可以通过shape查看。
基础:nadrray四种常见的属性:
img.data(实际为存放数据的地址)
img.size(元素的总个数)
img.dtype(数据类型)
img.shape(维度形状)
在Python中Mat数据对应着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("xiaoyang.jpeg")
# 浅拷贝相当于常见创建了一份原始数据的视图 ,用view
img2 = img.view()
# 深拷贝
img3 = img.copy()
# 改成红色
img[10:100, 10:100] = [0, 0, 255]
# cv2.imshow("img", img)
# cv2.imshow("img", img2)
cv2.imshow("img", np.hstack((img, img2, img3))) # 横着排列三张图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果:原图和浅拷贝出现红色部分,深拷贝没有改变。