OpenCV 的'Point(x,y)”与矩阵访问中的'at(i,j)”有何不同？

了解 OpenCV 中的坐标系

在 OpenCV 等图像处理库中，坐标系和矩阵元素的顺序可能会令人困惑。本文旨在阐明这些概念，特别是 OpenCV 中使用 Point(x,y) 与 at(i,j) 访问矩阵元素的比较。

矩阵排序

OpenCV 的 cv： :Mat 数据结构用于图像和矩阵。从数学上讲，矩阵按行优先顺序排序，这意味着第一个索引指定行，第二个索引指定列。

点坐标

坐标系中的点通常用 x 排序第一个轴和第二个 y 轴（笛卡尔坐标系）。然而，在图像处理中，使用的轴排序称为图像符号，其中第一个值代表 x 方向（横坐标），第二个值代表 y 方向（纵坐标）。

OpenCV 矩阵访问

OCV 的 at(i,j) 方法允许使用（行、列）索引访问元素，矩阵的左上角为(0,0).

点访问

OpenCV 中的 Point(x,y) 构造函数允许使用图像表示法访问 cv::Mat 的元素，其中 x 代表列，y 代表列行。

示例

考虑一个 300x200 矩阵(src):

for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
  for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
    line(src, Point(i, j), Point(i, j), Scalar(255, 0, 0), 1, 8);
  }
}

此代码的目的是在整个图像上绘制一条白线。但是，它仅填充图像的上部。这是因为 line 函数使用 Point(i,j) 构造函数，它将 i 解释为列，j 解释为行。

使用 at(i,j) 而不是 Point(i,j) 将正确地用白色填充整个图像，因为它使用（行，列）排序。

结论

理解行/列之间的区别OpenCV 中矩阵的排序和用于点的图像符号对于在 OpenCV 中有效操作图像和矩阵至关重要。 at(i,j) 方法和 Point(x,y) 构造函数提供了基于不同坐标系访问元素的便捷方法，满足应用程序的特定需求。

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