在opencv中，reshape函数比较有意思，它既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，非常有用的一个函数。
函数原型：
C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const
参数比较少，但设置的时候却要千万小心。
cn: 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。
rows: 表示矩阵行数。 如果设为0，则表示保持原有的行数不变，否则则变为设置的行数。
首先设置一个初始矩阵：一个20行30列1通道的一个矩阵
int main()
{
Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵
cout << "行数: " << data.rows << endl;
cout << "列数: " << data.cols << endl;
cout << "通道: " << data.channels() << endl;
system("pause");
return 1;
}
输出：
第一次变化：通道数不变，将矩阵序列化1行N列的行向量。
int main()
{
Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵
cout << "行数: " << data.rows << endl;
cout << "列数: " << data.cols << endl;
cout << "通道: " << data.channels() << endl;
cout << endl;
Mat dst = data.reshape(0, 1);
cout << "行数: " << dst.rows << endl;
cout << "列数: " << dst.cols << endl;
cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
system("pause");
return 1;
}
第二次变化：通道数不变，将矩阵序列化N行1列的列向量。
int main()
{
Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵
cout << "行数: " << data.rows << endl;
cout << "列数: " << data.cols << endl;
cout << "通道: " << data.channels() << endl;
cout << endl;
Mat dst = data.reshape(0, data.rows*data.cols);
cout << "行数: " << dst.rows << endl;
cout << "列数: " << dst.cols << endl;
cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
system("pause");
return 1;
}
可见，序列成列向量比行向量要麻烦一些，还得去计算出需要多少行。但我们可以先序列成行向量，再转置
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
第三次变化：通道数由1变为2，行数不变。
int main()
{
Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵
cout << "行数: " << data.rows << endl;
cout << "列数: " << data.cols << endl;
cout << "通道: " << data.channels() << endl;
cout << endl;
Mat dst = data.reshape(2, 0);
cout << "行数: " << dst.rows << endl;
cout << "列数: " << dst.cols << endl;
cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
system("pause");
return 1;
}
从结果可以看出，列数被分出一半，放在第二个通道里去了。
同理，如果通道数由1变为3，行数不变。则每通道的列数变为原来的三分之一。
需要注意的是，如果行保持不变，改变的通道数一定要能被列数整除，否则会出错。
第四次变化：通道数由1变为2，行数变为原来的五分之一。
int main()
{
Mat data = Mat(20, 30, CV_32F); //设置一个20行30列1通道的一个矩阵
cout << "行数: " << data.rows << endl;
cout << "列数: " << data.cols << endl;
cout << "通道: " << data.channels() << endl;
cout << endl;
Mat dst = data.reshape(2, data.rows/5);
cout << "行数: " << dst.rows << endl;
cout << "列数: " << dst.cols << endl;
cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
system("pause");
return 1;
}
可见，不管怎么变，都遵循这样一个等式：
变化之前的 rows*cols*channels = 变化之后的 rows*cols*channels
我们只能改变通道数和行数，列数不能改变，它是自动变化的。
但是要注意的是，在变化的时候，要考虑到是否整除的情况。如果改变的数值出现不能整除，就会报错。
最后，我们再验证一下：opencv在序列化的时候是行序列化还是列序列化呢？
我们知道，在matlab里面，是列序列化， 即取值为从上到下，从左到右，opencv又是怎么样的呢
int main()
{
Mat data = (Mat_<int>(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30); //2行3列的矩阵
cout << data << endl;
Mat dst1 = data.reshape(0, 6); //通道不变，序列成列向量
cout <<endl<< dst1 << endl;
Mat dst2 = data.reshape(0, 1); //通道不变，序列成行向量
cout << endl << dst2 << endl;
system("pause");
return 1;
}
从结果看出，不管是变化成行向量还是列向量，opencv都是行序列化，即从左到右，从上到下，与matlab是不一样的。
简单的一个函数，功能却很强大！你会用了吗
到此这篇关于OpenCV reshape函数实现矩阵元素序列化的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV reshape的内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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