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matnut，Mathutils是什么

來源：整理 時(shí)間：2022-09-21 18:20:01 編輯：蘇州本地生活 手機(jī)版

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1，Mathutils是什么

搜一下：Mathutils是什么？

Mathutils是什么

2，matnut是國產(chǎn)嗎

是的。Matnut是新生代國潮品牌，一個(gè)全新的鞋履品牌，在時(shí)下各種國潮服裝去做服裝的時(shí)期，他們選擇了專心做好一雙鞋。品牌從成立到產(chǎn)品開發(fā)，原材料尋找，工藝調(diào)整，各種測試后，經(jīng)過一年多的時(shí)間調(diào)整正式上線!

matnut是國產(chǎn)嗎

3，matlab中save用法

save 是這樣使用的 ：save e:\a.dat a 保存a到e盤的a.dat中

matlab中save用法

4，matnano是什么公司

MATNANO是松井化學(xué)的英文注冊商標(biāo)!公司從事納米鍍技術(shù)研發(fā)，銷售，培訓(xùn)和自動(dòng)化納米鍍設(shè)備安裝
你說呢...

5，如何打開MATLAB里的后綴名為mat的文件

file—import data 然后選擇所需.mat文件，就打開了
在Matlab里用 load xxx.mat就可以載入了
你可以調(diào)用matlab的子程序庫，用c或fortan調(diào)用mat格式的數(shù)據(jù)。matopen 打開mat文件matclose 關(guān)閉mat文件magetfp 取得mat文件的c語言句柄matGetArray 取得一個(gè)數(shù)組具體內(nèi)容看聯(lián)機(jī)文檔

6，matnd 怎么轉(zhuǎn)為 cvarr

沒看懂什么意思？
一、Mat類型：矩陣類型，Matrix。 在openCV中，Mat是一個(gè)多維的密集數(shù)據(jù)數(shù)組。可以用來處理向量和矩陣、圖像、直方圖等等常見的多維數(shù)據(jù)。 Mat有3個(gè)重要的方法： 1、Mat mat = imread(const String* filename); 讀取圖像 2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 顯示圖像 3、imwrite (const string& filename, InputArray img); 儲存圖像 Mat類型較CvMat與IplImage類型來說，有更強(qiáng)的矩陣運(yùn)算能力，支持常見的矩陣運(yùn)算。在計(jì)算密集型的應(yīng)用當(dāng)中，將CvMat與IplImage類型轉(zhuǎn)化為Mat類型將大大減少計(jì)算時(shí)間花費(fèi)。A.Mat -> IplImage同樣只是創(chuàng)建圖像頭，而沒有復(fù)制數(shù)據(jù)。例： // 假設(shè)Mat類型的imgMat圖像數(shù)據(jù)存在IplImage pImg= IplImage(imgMat); B.Mat -> CvMat與IplImage的轉(zhuǎn)換類似，不復(fù)制數(shù)據(jù)，只創(chuàng)建矩陣頭。例： // 假設(shè)Mat類型的imgMat圖像數(shù)據(jù)存在 CvMat cvMat = 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(cè)重于計(jì)算，數(shù)學(xué)性較高，openCV對Mat類型的計(jì)算也進(jìn)行了優(yōu)化。而CvMat和IplImage類型更側(cè)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(jìn)行了優(yōu)化。補(bǔ)充：IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage CvArr用作函數(shù)的參數(shù)，無論傳入的是CvMat或IplImage，內(nèi)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(zhuǎn)換類似，可以選擇是否復(fù)制數(shù)據(jù)。Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);在openCV中，沒有向量（vector）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。任何時(shí)候，但我們要表示向量時(shí)，用矩陣數(shù)據(jù)表示即可。但是，CvMat類型與我們在線性代數(shù)課程上學(xué)的向量概念相比，更抽象，比如CvMat的元素?cái)?shù)據(jù)類型并不僅限于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，比如，下面創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)據(jù)矩陣： CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);這里的type可以是任意的預(yù)定義數(shù)據(jù)類型，比如RGB或者別的多通道數(shù)據(jù)。這樣我們便可以在一個(gè)CvMat矩陣上表示豐富多彩的圖像了。 2.IplImage在類型關(guān)系上，我們可以說IplImage類型繼承自CvMat類型，當(dāng)然還包括其他的變量將之解析成圖像數(shù)據(jù)。IplImage類型較之CvMat多了很多參數(shù)，比如depth和nChannels。在普通的矩陣類型當(dāng)中，通常深度和通道數(shù)被同時(shí)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(shù)分開處理，這樣做是OpenCV對圖像表示的一種優(yōu)化方案。IplImage的對圖像的另一種優(yōu)化是變量origin----原點(diǎn)。在計(jì)算機(jī)視覺處理上，一個(gè)重要的不便是對原點(diǎn)的定義不清楚，圖像來源，編碼格式，甚至操作系統(tǒng)都會(huì)對原地的選取產(chǎn)生影響。為了彌補(bǔ)這一點(diǎn)，openCV允許用戶定義自己的原點(diǎn)設(shè)置。取值0表示原點(diǎn)位于圖片左上角，1表示左下角。dataOrder參數(shù)定義數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jì)算能力的優(yōu)化。A.IplImage -> MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");Mat img(pImg,0); // 0是不復(fù)制影像，也就是pImg與img的data共用同個(gè)記憶體位置，header各自有B.IplImage -> CvMat法1：CvMat mathdr, *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(chuàng)建時(shí)的一個(gè)小區(qū)別：1、建立矩陣時(shí)，第一個(gè)參數(shù)為行數(shù)，第二個(gè)參數(shù)為列數(shù)。CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type );2、建立圖像時(shí)，CvSize第一個(gè)參數(shù)為寬度，即列數(shù)；第二個(gè)參數(shù)為高度，即行數(shù)。這 個(gè)和CvMat矩陣正好相反。IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels );CvSize cvSize( int width, int height ); IplImage內(nèi)部buffer每行是按4字節(jié)對齊的，CvMat沒有這個(gè)限制 補(bǔ)充：A.BYTE*-> IplImage*img= cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);cvSetData(img,data,step);//首先由cvCreateImageHeader()創(chuàng)建IplImage圖像頭，制定圖像的尺寸，深度和通道數(shù)；//然后由cvSetData()根據(jù)BYTE*圖像數(shù)據(jù)指針設(shè)置IplImage圖像頭的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，//其中step指定該IplImage圖像每行占的字節(jié)數(shù)，對于1通道的IPL_DEPTH_8U圖像，step可以等于width。
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