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