OpenCV入门教程(6)-Mat类之内存管理和输出_cv::mat 导出dll 内存管理-程序员宅基地

技术标签: OpenCV  图像处理  输出方式  内存管理  opencv  

1 Mat 类的内存管理

使用 Mat 类,内存管理变得简单,不再像使用 IplImage 那样需要自己申请和释放内存。虽然不了解 Mat 的内存管理机制,也无碍于 Mat 类的使用,但是如果清楚了解 Mat 的内存管理,会更清楚一些函数到底操作了哪些数据。
Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针,如下图所示。矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。复制矩阵数据往往花费较多时间,因此除非有必要,不要复制大的矩阵。
为了解决矩阵数据的传递,OpenCV 使用了引用计数机制。其思路是让每个Mat 对象有自己的矩阵头信息,但多个 Mat 对象可以共享同一个矩阵数据。让矩阵指针指向同一地址而实现这一目的。很多函数以及很多操作(如函数参数传值)只复制矩阵头信息,而不复制矩阵数据。
前面提到过,有很多中方法创建 Mat 类。如果 Mat 类自己申请数据空间,那么该类会多申请 4 个字节,多出的 4 个字节存储数据被引用的次数。引用次数存储于数据空间的后面,refcount 指向这个位置,如下图所示。当计数等于 0 时,则释放该空间。
这里写图片描述
关于多个矩阵对象共享同一矩阵数据,我们可以看这个例子:

Mat A(100,100, CV_8UC1);
Mat B = A;
Mat C = A(Rect(50,50,30,30));

上面代码中有三个 Mat 对象,分别是 A,B 和 C。这三者共有同一矩阵数据,其示意图如下图所示。
这里写图片描述
图 3个矩阵共用同一个矩阵数据
2 输出
从前面的文章中,可以看到 Mat 类重载了<<操作符,可以方便地使用流操作来输出矩阵的内容。默认情况下输出的格式是类似 Matlab 中矩阵的输出格式。除了默认格式,Mat 也支持其他的输出格式。代码如下:
首先创建一个矩阵,并用随机数填充。填充的范围由 randu()函数的第二个参数和第三个参数确定,下面代码是介于 0 到 255 之间。

Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

默认格式输出的代码如下:

cout << "R (default) = " << endl << R << endl << endl;

输出结果如图所示。
这里写图片描述
Python 格式输出的代码如下:

cout << "R (python) = " << endl << format(R,"python") << endl << endl;

这里写图片描述
以逗号分割的输出的代码如下:

cout << "R (csv) = " << endl << format(R,"csv") << endl << endl;

这里写图片描述
numpy 格式输出的代码如下:

cout << "R (numpy) = " << endl << format(R,"numpy" ) << endl << endl;

这里写图片描述
C 语言格式输出的代码如下:

cout << "R (c) = " <<endl << format(R,"C") << endl << endl;

这里写图片描述
除了 Mat 对象可以使用<<符号输出,其他的很多类型也支持<<输出。
二维点:

Point2f P(5, 1);
cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;

三维点:

Point3f P3f(2, 6, 7);
cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/shenwanjiang111/article/details/54348611

智能推荐

spark2原理分析-RDD的shuffle简介_rdd shuffle-程序员宅基地

文章浏览阅读868次。概述本文介绍RDD的Shuffle原理,并分析shuffle过程的实现。RDD Shuffle简介spark的某些操作会触发被称为shuffle的事件。shuffle是Spark重新分配数据的机制,它可以对数据进行分组,该操作可以跨不同分区。该操作通常会在不同的执行器(executor)和主机之间复制数据,这使shuffle成为复杂且非常消耗资源的操作。Shuffle背景为了理解shuf..._rdd shuffle

python3 os.system 异步执行_Python执行系统命令的方法 os.system(),os.popen(),commands-程序员宅基地

文章浏览阅读3.8k次。最近在做那个测试框架的时候发现 Python 的另一个获得系统执行命令的返回值和输出的类。1.最开始的时候用 Python 学会了 os.system() 。这个方法是拥塞的。os.system('ping www.baidu.com')2.通过 os.popen() 返回的是 file read 的对象,对其进行读取 read() 的操作可以看到执行的输出。这个方法是后台执行,不影响后续脚本运行..._os.system异步执行

CM+CDH安装搭建全过程(总结版)_cloudera manager server gc cpu usage is at 10% or -程序员宅基地

文章浏览阅读2.9k次。目录第一次搭建CM、CDH第二次搭建CM、CDH搭建环境:搭建过程:报错过程:总结复盘:第三次搭建CM、CDH搭建环境:搭建过程:报错过程:总结复盘:第四次搭建CM、CDH搭建环境:搭建过程:报错过程:总结复盘:第一次搭建CM、CD..._cloudera manager server gc cpu usage is at 10% or more of total process time

内核开发调试printk_printk 头文件-程序员宅基地

文章浏览阅读706次。进行内核开发调试在进行驱动开发的过程中往往要打印一些信息来查看是否正确类似于printf,以下将介绍在内核开发常用的调试方法。.(第一次写文章,内容可能不咋样勿喷呀)内容一、printk介绍二、如何查看并修改消息级别在应用程序采用printf打印调试、内核驱动采用printk打印调试。printk函数打印数据到console缓冲区,打印的格式方类似printf。printk函数说明头文件:<linux/kernel.h>int printk(KERN_XXX const_printk 头文件

Kafka原理、部署与实践——深入理解Kafka的工作原理和使用场景,全面介绍Kafka在实际生产环境中的部署_kafka如何负载使用一台对外的机器-程序员宅基地

文章浏览阅读2.5k次。随着互联网的发展,网站的流量呈爆炸性增长,传统的基于关系型数据库的数据处理无法快速响应。而NoSQL技术如HBase、MongoDB等被广泛应用于分布式数据存储与处理,却没有提供像关系型数据库一样的ACID特性、JOIN操作及完整性约束。因此,很多公司或组织开始转向Apache Spark、Flink、Beam等新一代大数据处理框架来处理海量数据。然而,由于新一代大数据处理框架依赖于HDFS等文件系统,导致集群规模扩容困难、成本高昂。另一方面,云计算平台的出现让用户可以快速部署、扩展大数据处理集群。_kafka如何负载使用一台对外的机器

麒麟KYLINOS桌面操作系统2303上安装tigervnc_麒麟系统电脑安装vncserver-程序员宅基地

文章浏览阅读1.4k次。hello,大家好啊,今天给大家带来在麒麟桌面操作系统2303上安装tigervnc的文章,本篇文章给大家讲述如何安装并且远程连接使用,后面会给大家更新如何将tigervnc做成桌面图标点击即可开启及关闭,欢迎大家浏览分享转发。_麒麟系统电脑安装vncserver

随便推点

设备驱动模型:总线-设备-驱动_总线设备驱动模型-程序员宅基地

文章浏览阅读1.3k次,点赞5次,收藏12次。总线是连接处理器和设备之间的桥梁代表着同类设备需要共同遵循的工作时序。总线驱动:负责实现总线行为,管理两个链表。name:指定总线的名称,当新注册一种总线类型时,会在 /sys/bus 目录创建一个新的目录,目录名就是该参数的值;bus_groups、dev_groups、drv_groups:分别表示 总线、设备、驱动的属性。通常会在对应的 /sys 目录下在以文件的形式存在,对于驱动而言,在目录 /sys/bus//driver/ 存放了驱动的默认属性;_总线设备驱动模型

TensorFlow精进之路(十五):深度神经网络简介_tensorflow 精进之路-程序员宅基地

文章浏览阅读265次。1、概述本来想用卷积神经网络来预测点东西,但是效果嘛......,还是继续学习图像类的应用吧~前面学习的神经网络都是一些基础的结构,这些网络在各自的领域中都有一定效果,但是解决复杂问题肯定不够的,这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来,利用各自网络的优势,使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型,因为tensorflow等框架都将这些网络实现..._tensorflow 精进之路

第九十四篇 Spark+HDFS centos7环境搭建_spark写入hdfs需要用户名密码吗-程序员宅基地

文章浏览阅读2.6k次。一、安装包下载:Spark 官网下载: https://spark.apache.org/downloads.htmlHadoop 官网下载: https://hadoop.apache.org/releases.html目前使用Spark 版本为: spark-2.4.3 Hadoop版本为: hadoop-2.10.1二、配置自登陆检测是否可以自登陆,不需要密码则配置正常:ssh localhost在搭建Hadoop环境时,出现localhost.localdomain: Permis_spark写入hdfs需要用户名密码吗

Node.js_node可以使用什么命令 ,它会自动找到该文件下的start指令,执行入口文件。-程序员宅基地

文章浏览阅读280次。nodejs。_node可以使用什么命令 ,它会自动找到该文件下的start指令,执行入口文件。

linux图片相似度检测软件下载,移动端图像相似度算法选型-程序员宅基地

文章浏览阅读293次。概述电商场景中,卖家为获取流量,常常出现重复铺货现象,当用户发布上传图像或视频时,在客户端进行图像特征提取和指纹生成,再将其上传至云端指纹库对比后,找出相似图片,杜绝重复铺货造成的计算及存储资源浪费。该方法基于图像相似度计算,可广泛应用于安全、版权保护、电商等领域。摘要端上的图像相似度计算与传统图像相似度计算相比,对计算复杂度及检索效率有更高的要求。本文通过设计实验,对比三类图像相似度计算方法:感..._linux 图片相似度对比

java isprime函数_判断质数(isPrime)的方法——Java代码实现-程序员宅基地

文章浏览阅读3.8k次。判断质数(isPrime)的方法——Java代码实现/** 质数又称素数。一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数;否则称为合数* 100以内质数表2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 4753 59 61 67 71 73 79 83 89 97质数具有许多独特的性质:(1)质数p的约数只有两个:1和p。(2)初等数学基本定理:..._java isprime

推荐文章

热门文章

相关标签