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正しくMat使用するには要素の型を知っておく必要がありますか? at()たとえば、私が持っている場合

Mat rose = Mat(1,180, CV_64F, 0);

じゃあ電話してもいいですか

rose.at<short>(i,j)++;

そうでない場合、どのテンプレート引数を使用すればよいですか?

それ自体Mat::atはテンプレート化されていないのに、なぜテンプレート化されているのですか?Mat

アップデート

この質問には、別のエラーを含むサンプル コードが含まれていましたが、現在はここにあります: How to fill Matrix with zeros in OpenCV?

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さて、編集した投稿が異なります。修正:

Mat m1 = Mat(1,1, CV_64F, cvScalar(0.));
m1.at<double>(0,0) = 0;

または別の方法を試してください:

Mat m1 = cv::Mat::zeros(1,1, CV_64F);
m1.at<double>(0,0) = 0;
于 2013-06-11T09:41:49.600 に答える
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このMatクラスは、実行時に「タイプ」を変更できるテンプレート クラスではありません。タイプの変更は、ファイルから読み取る場合などに便利です。Mat関数がテンプレート関数である必要がないため、as function パラメーターを使用する場合、テンプレートではない方が便利です。

ただし、( pointers、atまたはiteratorsを使用して)単一の要素にアクセスするには、データ型が必要です。これはパフォーマンス上の理由から行われていると思います。これは実行時の型システムと矛盾し、コンパイル時に型がわからない場合、ジェネリック コードを記述するのが難しくなります。それにもかかわらず、回避策でそれを行うことができます。

最も簡単な方法は、if-else-cascade を使用することです。

Mat img = imread("test.png");
if (img.channels() == 1) {
    if (img.depth() == CV_8U) {
        cout << (int)(img.at<uint8_t>(0,0)) << endl;
    }
    else if (img.depth() == CV_8S) {
        /* ... */
    }
    /* ... */
}
/* ... */
else if (img.channels() == 3) {
    if (img.depth() == CV_8U) {
        auto p = img.at<array<uint8_t,3>>(0,0);
        cout << (int)(p[0]) << ";" << (int)(p[1]) << ";" << (int)(p[2]) << endl;
    }
    /* ... */
}
/* ... */

しかし、すべてのタイプとチャネルについて書き出すと、これが面倒になることが想像できます。OpenCV によるハード リミットがないため、とにかくチャネル数を制限する必要があります。以下の4つを選びます。

私はヘルパー テンプレート メタプログラム ヘッダーを作成しました。テンプレート化された でファンクターを提供できますoperator()。次に、テンプレート メタプログラムを呼び出します。これは、コンパイル時の型でファンクターを呼び出します。最初のピクセルを出力し、それがすべてゼロではないかどうかを返すファンクターについては、次の例を参照してください。

struct PrintPixel {
    Mat img;

    // this template function will be called from the metaprogram
    template<int cv_type> // compile time value e.g. CV_8UC3
    bool operator()() {
        using elem_t  = typename CvTypeTraits<cv_type>::base_type;
        using array_t = typename CvTypeTraits<cv_type>::array_type;
        // you could also do static_asserts here

        array_t pixel = img.at<array_t>(0,0);
        for (elem_t val : pixel)
            cout << (double)(val) << ", ";
        cout << endl;
        return any_of(pixel.begin(), pixel.end(), [](elem_t v){return v != 0;});
    }
};

の戻り値の型はoperator()任意ですが、cv_type残念ながら画像の型に依存しない場合があります。これは、if-else カスケードを保持する関数 (run関数、以下を参照) の戻り値の型としても使用されるためです。

「すべての」チャネル (1 ～ 4) とタイプ、または指定されたセットをチェックできる呼び出しコードを次に示します。

Mat img = imread("test.png");
int t = img.type();

// call functor, check for 1-4 channels and all 7 base types
bool not_zero = CallFunctor::run(PrintPixel{img}, t);

// call functor, check only for 1 or 3 channels and 8 bit unsigned int
CallFunctorRestrictChannelsTo<1,3>::AndBaseTypesTo<CV_8U>::run(PrintPixel{img}, t);

後者の呼び出しは、tisCV_8UC1またはでない場合、例外をスローしますCV_8UC3。同じ制限を頻繁に使用する場合は、using 宣言を使用して省略できます (以下のヘッダー ファイルの下部を参照)。

したがって、これは使いやすいソリューションであり、実行時の値から「作成された」コンパイル時の値を使用できます。ただし、バックグラウンドで if-else-cascade がすべてのチェックを行っていることを覚えておいてください (チャネルとタイプが指定された順序で)。これは、チェックされたチャネルとタイプの組み合わせごとに、1 つの具象ファンクター クラスが生成されることを意味します。大きいとダメかも。したがって、タイプに依存する部分のみを含める必要があります。また、コード サイズを削減するために、仮想関数を使用して非テンプレート ベースでテンプレート化されたクラスをインスタンス化するファクトリ ファンクターの場合もあります。

これは、CvTypeTraitsクラスとテンプレート メタプログラム関数を含むヘッダー ファイルに続きます。下部では、CallFunctorタイプが実際にはタイプとチャネルの「制限」の単なる省略形であることがわかります。他の制限でそのようなものを宣言することもできます。

#pragma once

#include <cstdint>
#include <type_traits>
#include <array>
#include <opencv2/core/types_c.h>


template<int> struct BaseType { };
template<> struct BaseType<CV_8S>  { using base_type = int8_t;   };
template<> struct BaseType<CV_8U>  { using base_type = uint8_t;  };
template<> struct BaseType<CV_16S> { using base_type = int16_t;  };
template<> struct BaseType<CV_16U> { using base_type = uint16_t; };
template<> struct BaseType<CV_32S> { using base_type = int32_t;  };
template<> struct BaseType<CV_32F> { using base_type = float;    };
template<> struct BaseType<CV_64F> { using base_type = double;   };


template<int t>
struct CvTypeTraits {
    constexpr static int channels = t / CV_DEPTH_MAX + 1;
    using base_type = typename BaseType<t % CV_DEPTH_MAX>::base_type;
    using array_type = std::array<base_type, channels>;
};


template<int currentChannel, int... otherChannels>
struct find_chan_impl {
    template<typename ret_type, int... types>
    struct find_type_impl {
        template<class Functor>
        static inline ret_type run(Functor&& f, int const& c, int const& t) {
            if (c == currentChannel)
                return find_chan_impl<currentChannel>::template find_type_impl<ret_type, types...>::run(std::forward<Functor>(f), c, t);
            else
                return find_chan_impl<otherChannels...>::template find_type_impl<ret_type, types...>::run(std::forward<Functor>(f), c, t);
        }
    };
};

template<>
struct find_chan_impl<0> {
    template<typename ret_type, int... types>
    struct find_type_impl {
        template<class Functor>
        [[noreturn]] static inline ret_type run(Functor&& f, int const& c, int const& t) {
            throw std::runtime_error("The image has " + std::to_string(c) + " channels, but you did not try to call the functor with this number of channels.");
        }
    };
};

template<int channel>
struct find_chan_impl<channel> {
    template<typename ret_type, int currentType, int... otherTypes>
    struct find_type_impl {
        static_assert(currentType < CV_DEPTH_MAX, "You can only restrict to base types, without channel specification");

        template<class Functor>
        static inline ret_type run(Functor&& f, int const& c, int const& t) {
            if (t == currentType)
                return find_type_impl<ret_type, currentType>::run(std::forward<Functor>(f), c, t);
            else
                return find_type_impl<ret_type, otherTypes...>::run(std::forward<Functor>(f), c, t);
        }
    };

    template<typename ret_type, int type>
    struct find_type_impl<ret_type, type> {
        template<class Functor>
        static inline ret_type run(Functor&& f, int const& c, int const& t) {
            return f.template operator()<CV_MAKETYPE(type,channel)>();
        }
    };

    template<typename ret_type>
    struct find_type_impl<ret_type, -1> {
        template<class Functor>
        [[noreturn]] static inline ret_type run(Functor&& f, int const& c, int const& t) {
            throw std::runtime_error("The image is of base type " + std::to_string(t) + ", but you did not try to call the functor with this base type.");
        }
    };
};

template<int... channels>
struct CallFunctorRestrictChannelsTo {
    template<int firstType, int... types>
    struct AndBaseTypesTo {
        template<class Functor>
        static inline auto run(Functor&& f, int t) -> decltype(f.template operator()<firstType>()) {
            using functor_ret_type = decltype(f.template operator()<firstType>());
            std::div_t d = std::div(t, CV_DEPTH_MAX);
            int c             = d.quot + 1;
            int const& base_t = d.rem;
            return find_chan_impl<channels..., 0>::template find_type_impl<functor_ret_type, firstType, types..., -1>::run(std::forward<Functor>(f), c, base_t);
        }
    };

    template<class Functor>
    static inline auto run(Functor&& f, int t) -> decltype(f.template operator()<CV_8S>()) {
        return AndBaseTypesTo<CV_8S, CV_8U, CV_16S, CV_16U, CV_32S, CV_32F, CV_64F>::run(std::forward<Functor>(f), t);
    }
};

template<int... types>
using CallFunctorRestrictBaseTypesTo = CallFunctorRestrictChannelsTo<1,2,3,4>::template AndBaseTypesTo<types...>;

using CallFunctor = CallFunctorRestrictChannelsTo<1,2,3,4>::template AndBaseTypesTo<CV_8S, CV_8U, CV_16S, CV_16U, CV_32S, CV_32F, CV_64F>;
于 2016-05-10T22:23:29.380 に答える