如何用OpenCV?reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)矩陣元素序列化

本篇內(nèi)容主要講解“如何用OpenCV reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)矩陣元素序列化”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“如何用OpenCV reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)矩陣元素序列化”吧!

在opencv中，reshape函數(shù)比較有意思，它既可以改變矩陣的通道數(shù)，又可以對(duì)矩陣元素進(jìn)行序列化，非常有用的一個(gè)函數(shù)。

函數(shù)原型：

C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const

參數(shù)比較少，但設(shè)置的時(shí)候卻要千萬小心。

cn: 表示通道數(shù)(channels), 如果設(shè)為0，則表示保持通道數(shù)不變，否則則變?yōu)樵O(shè)置的通道數(shù)。

rows: 表示矩陣行數(shù)。 如果設(shè)為0，則表示保持原有的行數(shù)不變，否則則變?yōu)樵O(shè)置的行數(shù)。

首先設(shè)置一個(gè)初始矩陣：一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設(shè)置一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣
    cout << "行數(shù): " << data.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

輸出：

第一次變化：通道數(shù)不變，將矩陣序列化1行N列的行向量。

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設(shè)置一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣
    cout << "行數(shù): " << data.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(0, 1);
    cout << "行數(shù): " << dst.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

第二次變化：通道數(shù)不變，將矩陣序列化N行1列的列向量。

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設(shè)置一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣
    cout << "行數(shù): " << data.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(0, data.rows*data.cols);
    cout << "行數(shù): " << dst.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

可見，序列成列向量比行向量要麻煩一些，還得去計(jì)算出需要多少行。但我們可以先序列成行向量，再轉(zhuǎn)置

Mat dst = data.reshape(0, 1);      //序列成行向量
Mat dst = data.reshape(0, 1).t();  //序列成列向量

第三次變化：通道數(shù)由1變?yōu)?，行數(shù)不變。

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設(shè)置一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣
    cout << "行數(shù): " << data.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(2, 0);
    cout << "行數(shù): " << dst.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

從結(jié)果可以看出，列數(shù)被分出一半，放在第二個(gè)通道里去了。

同理，如果通道數(shù)由1變?yōu)?，行數(shù)不變。則每通道的列數(shù)變?yōu)樵瓉淼娜种弧?/p>

需要注意的是，如果行保持不變，改變的通道數(shù)一定要能被列數(shù)整除，否則會(huì)出錯(cuò)。

第四次變化：通道數(shù)由1變?yōu)?，行數(shù)變?yōu)樵瓉淼奈宸种弧?/p>

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設(shè)置一個(gè)20行30列1通道的一個(gè)矩陣
    cout << "行數(shù): " << data.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(2, data.rows/5);
    cout << "行數(shù): " << dst.rows << endl;
    cout << "列數(shù): " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

可見，不管怎么變，都遵循這樣一個(gè)等式：

變化之前的  rows*cols*channels = 變化之后的 rows*cols*channels

我們只能改變通道數(shù)和行數(shù)，列數(shù)不能改變，它是自動(dòng)變化的。

但是要注意的是，在變化的時(shí)候，要考慮到是否整除的情況。如果改變的數(shù)值出現(xiàn)不能整除，就會(huì)報(bào)錯(cuò)。

最后，我們?cè)衮?yàn)證一下：opencv在序列化的時(shí)候是行序列化還是列序列化呢？

我們知道，在matlab里面，是列序列化， 即取值為從上到下，從左到右，opencv又是怎么樣的呢

int main()
{
    Mat data = (Mat_<int>(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30);  //2行3列的矩陣
    cout << data << endl;
    Mat dst1 = data.reshape(0, 6);   //通道不變，序列成列向量
    cout <<endl<< dst1 << endl;
    Mat dst2 = data.reshape(0, 1);   //通道不變，序列成行向量
    cout << endl << dst2 << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

從結(jié)果看出，不管是變化成行向量還是列向量，opencv都是行序列化，即從左到右，從上到下，與matlab是不一樣的。

到此，相信大家對(duì)“如何用OpenCV reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)矩陣元素序列化”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！