🎉 OpenCV 矩阵操作示例指南

OpenCV 中的矩阵（cv::Mat）是图像处理的核心数据结构，广泛用于存储像素数据和执行数学运算。以下是关键知识点与代码示例：

1. 矩阵创建

// 创建空矩阵  
cv::Mat mat1(3, 3, CV_8UC1, Scalar(0));  
// 初始化矩阵值  
cv::Mat mat2 = (cv::Mat_<double>(3,3) << 1,2,3, 4,5,6, 7,8,9);

📌 图片：OpenCV_Matrix_Example

2. 常用操作

  • 访问元素：mat.at<type>(row, col)
  • 矩阵运算：加减乘除、点积（cv::Mat::dot()）
  • 重塑尺寸：mat.reshape(rows, cols)
  • 拼接矩阵：cv::hconcat() 或 cv::vconcat()

📌 图片：Matrix_Operations_Example

3. 应用场景

  • 图像灰度化（cv::cvtColor()）
  • 几何变换（cv::getRotationMatrix2D()）
  • 特征提取（cv::GaussianBlur()）

📌 扩展阅读：OpenCV 图像处理教程

4. 注意事项

  • 矩阵类型需匹配数据需求（如 CV_8UC1 用于单通道灰度图）
  • 内存管理：及时释放大矩阵避免泄漏（mat.release()）
  • 性能优化：使用 cv::Mat::copyTo() 替代手动赋值

📌 图片：Matrix_Application_Example

如需进一步探索 OpenCV 的矩阵功能，可访问 OpenCV 官方文档 获取详细说明。