人工智能计算机视觉 OpenCV-10mat的深浅拷贝

一.Mat介绍

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。

二. 示例代码如下：

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。

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