openCV,C++接口,cv::Mat矩阵数据元素读取

参见:http://blog.csdn.net/moc062066/article/details/6949826

简单地处理 cv::Mat,直接如下进行即可:

cv::Mat tmat(4, 4, CV_32FC1);
tmat.at<float>(0,0) = 1;
cout<<tmat.at<float>(0,0)<<endl;

示例,使用openCV求矩阵的特征值与特征向量:

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    float mat[4][4];
    for(int i=0; i<4; i++) {
        for(int j=0; j<4; j++) {
            mat[i][j] = (float)rand() / RAND_MAX;
        }
    }

    cv::Mat cvmat(4,4,CV_32FC1);
    for(int i=0; i<cvmat.rows; i++) {
        for(int j=0; j<cvmat.cols; j++) {
            cvmat.at<float>(i,j) = mat[i][j];
        }
    }

    for(int i=0; i<cvmat.rows; i++) {
        for(int j=0; j<cvmat.cols; j++) {
            float tmpNum = cvmat.at<float>(i,j);
            cout<<tmpNum<<" ";
        } cout<<endl;
    }

    cv::Mat eigenvalues;
    cv::Mat eigenvectors;
    cv::eigen(cvmat, eigenvalues, eigenvectors);

    cout<<endl;
    for(int i=0; i<eigenvalues.rows; i++) {
        for(int j=0; j<eigenvalues.cols; j++) {
            cout<<eigenvalues.at<float>(i,j)<<endl;
        }
    }

    cout<<endl;
    for(int i=0; i<eigenvectors.rows; i++) {
        for(int j=0; j<eigenvectors.cols; j++) {
            cout<<eigenvectors.at<float>(i,j)<<" ";
        } cout<<endl;
    }

    return 0;
}

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