cvcreatemat與mat哪個函數一樣

一、Mat類型：矩陣類型，Matrix。在openCV中，Mat是一個多維的密集數據數組?？梢杂脕硖幚硐蛄亢途仃?、圖像、直方圖等等常見的多維數據。Mat有3個重要的方法：1、Matmat=imread(constString*filename);讀取圖像2、imshow(conststringframeName,InputArraymat);顯示圖像3、imwrite(conststringfilename,InputArrayimg);儲存圖像Mat類型較CvMat與IplImage類型來說，有更強的矩陣運算能力，支持常見的矩陣運算。在計算密集型的應用當中，將CvMat與IplImage類型轉化為Mat類型將大大減少計算時間花費。A.Mat-IplImage同樣只是創建圖像頭，而沒有復制數據。例：//假設Mat類型的imgMat圖像數據存在IplImagepImg=IplImage(imgMat);B.Mat-CvMat與IplImage的轉換類似，不復制數據，只創建矩陣頭。例：//假設Mat類型的imgMat圖像數據存在CvMatcvMat=imgMat;二、CvMat類型與IplImage類型：“圖像”類型在openCV中，Mat類型與CvMat和IplImage類型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類型側重于計算，數學性較高，openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重于“圖像”，openCV對其中的圖像操作（縮放、單通道提取、圖像閾值操作等）進行了優化。補充：IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即CvArr-CvMat-IplImageCvArr用作函數的參數，無論傳入的是CvMat或IplImage，內部都是按CvMat處理。1.CvMatA.CvMat-IplImageIplImage*img=cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);cvGetImage(matI,img);cvSaveImage("rice1.bmp",img);B.CvMat-Mat與IplImage的轉換類似，可以選擇是否復制數據。Mat::Mat(constCvMat*m,boolcopyData=false);在openCV中，沒有向量（vector）的數據結構。任何時候，但我們要表示向量時，用矩陣數據表示即可。但是，CvMat類型與我們在線性代數課程上學的向量概念相比，更抽象，比如CvMat的元素數據類型并不僅限于基礎數據類型，比如，下面創建一個二維數據矩陣：CvMat*cvCreatMat(introws,intcols,inttype);這里的type可以是任意的預定義數據類型，比如RGB或者別的多通道數據。這樣我們便可以在一個CvMat矩陣上表示豐富多彩的圖像了。2.IplImage在類型關系上，我們可以說IplImage類型繼承自CvMat類型，當然還包括其他的變量將之解析成圖像數據。IplImage類型較之CvMat多了很多參數，比如depth和nChannels。在普通的矩陣類型當中，通常深度和通道數被同時表示，如用32位表示RGB+Alpha.但是，在圖像處理中，我們往往將深度與通道數分開處理，這樣做是OpenCV對圖像表示的一種優化方案。IplImage的對圖像的另一種優化是變量origin----原點。在計算機視覺處理上，一個重要的不便是對原點的定義不清楚，圖像來源，編碼格式，甚至操作系統都會對原地的選取產生影響。為了彌補這一點，openCV允許用戶定義自己的原點設置。取值0表示原點位于圖片左上角，1表示左下角。dataOrder參數定義數據的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE兩種取值，前者便是對于像素，不同的通道的數據交叉排列，后者表示所有通道按順序平行排列。IplImage類型的所有額外變量都是對“圖像”的表示與計算能力的優化。A.IplImage-MatIplImage*pImg=cvLoadImage("lena.jpg");Matimg(pImg,0);//0是不復制影像，也就是pImg與img的data共用同個記憶體位置，header各自有B.IplImage-CvMat法1：CvMatmathdr,*mat=cvGetMat(img,mathdr);法2：CvMat*mat=cvCreateMat(img-height,img-width,CV_64FC3);cvConvert(img,mat);C.IplImage*-BYTE*BYTE*data=img-imageData;CvMat和IplImage創建時的一個小區別：1、建立矩陣時，第一個參數為行數，第二個參數為列數。CvMat*cvCreateMat(introws,intcols,inttype);2、建立圖像時，CvSize第一個參數為寬度，即列數；第二個參數為高度，即行數。這個和CvMat矩陣正好相反。IplImage*cvCreateImage(CvSizesize,intdepth,intchannels);CvSizecvSize(intwidth,intheight);IplImage內部buffer每行是按4字節對齊的，CvMat沒有這個限制補充：A.BYTE*-IplImage*img=cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);cvSetData(img,data,step);//首先由cvCreateImageHeader()創建IplImage圖像頭，制定圖像的尺寸，深度和通道數；//然后由cvSetData()根據BYTE*圖像數據指針設置IplImage圖像頭的數據數據，//其中step指定該IplImage圖像每行占的字節數，對于1通道的IPL_DEPTH_8U圖像，step可以等于width。

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python 怎么創建一個function：mat(int)，接收一整數n，得到一n*n 矩陣，每行的數是前一行數字加10

你在刷題啊

def?mk_mat(num):

output?=?[]

for?i?in?range(num):

output.append([x+i*10?for?x?in?range(num)])

return?output

print?mk_mat(4)

python怎么實現矩陣的除法

1、首先打開pycharm軟件，新建一個python文件并導入numpy庫。

2、然后創建矩陣A，這里先創建一個兩行兩列的數組，在用numpy的mat函數將數組轉換為矩陣。

3、接著計算矩陣A的逆矩陣，逆矩陣是通過A.I求得。

4、求出了矩陣A的逆矩陣后，用矩陣B乘以這個逆矩陣就是矩陣的除法了，即為矩陣B除以矩陣A的值。

python怎么將數組轉換為矩陣

python將數組轉換為矩陣，方法如下：

數組轉換矩陣：?

A ＝ mat（s［］）

Python的定義：

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，速度要求非常高，就可以用C++重寫。

python3 如何把一個txt文件轉換成json數據,txt包含4個字段

前言

今天拿到一個傳感器信號文件，txt格式，有十幾行，每行是一組json格式數據，有兩個字段（鍵）：'series'和'id'，共4個json對象，id從'901'到'904'，其中每組的series是是個數組，數組中包含512個json對象，每個json對象含有兩個字段：'time'和'value'。

圖1 原始文件

解析

MATLAB本身無直接解析json數據的函數，我從MATLAB官網論壇File Exchange上找到兩個解析json的第三方函數：json4mat和parse_json。這兩個函數均能成功解析json格式數據到MATLAB支持的cell和struct類型數據。

下載地址：;query=jsonterm=json

發現json4mat比parse_json的解析速度更快。

示例

以json4mat為例，

3? ? ?%%?解析 ?

4? ? ?clear;clc; ?

5? ? ?file?=?'C:\Users\Administrator\Desktop\06\zlw\AccData-18-29-43.txt'; ?

6? ? ?A?=?importdata(file); ?

7? ? ?M?=?[]; ?

8? ? ?for?i?=?1:numel(A) ?

9? ? ?????M=[M;json2mat(A{i})]; ?

10? ? ?end?%方法1,json2mat函數 ?

11? ? ?? ?

12? ? ?%?for i = 1:numel(A) ?

13? ? ?%?????tmp = parse_json(A{i}); ?

14? ? ?%?????M = [M;tmp{1}]; ?

15? ? ?%?end %方法2,parse_json函數 ?

結果

解析后得到的16*4的cell格式數據，里面每個元素是結構體struct數據。每個結構體有兩個字段：series和id?？晒㎝ATLAB進行處理。

圖2 解析后的數據

如何讀取mat文件 python

一、mat文件

mat數據格式是Matlab的數據存儲的標準格式。在Matlab中主要使用load()函數導入一個mat文件，使用save()函數保存一個mat文件。對于文件

load('data.mat')

save('data_1.mat','A')

其中，'A'表示要保存的內容。

二、python中讀取mat文件

在python中可以使用scipy.io中的函數loadmat()讀取mat文件，函數savemat保存文件。

1、讀取文件

如上例：

#coding:UTF-8

import scipy.io as scio

dataFile = 'E://data.mat'

data = scio.loadmat(dataFile)

注意，讀取出來的data是字典格式，可以通過函數type(data)查看。

print type(data)

結果顯示

type 'dict'

找到mat文件中的矩陣：

print data['A']

結果顯示

[[ 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

。。。。。。。。。。。

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0.36470588 ?0.90196078 ?0.99215686 ?0.99607843 ?0.99215686 ?0.99215686

0.78431373 ?0.0627451 ? 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

。。。。。。。。。。。。

0.94117647 ?0.22745098 ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.30196078

。。。。。。。

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ?]]

格式為：

type 'numpy.ndarray'

即為numpy中的矩陣格式。

2、保存文件

將這里的data['A']矩陣重新保存到一個新的文件dataNew.mat中：

dataNew = 'E://dataNew.mat'

scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})

分享名稱：mat函數python3 mat函數用法
鏈接URL：http://vcdvsql.cn/article44/doodjee.html

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