如何将cv::Scalar赋值给cv::Mat？为何两种赋值方式有正误之分？

嘿，我来帮你理清OpenCV里cv::Scalar和cv::Mat赋值的问题～

一、怎么把cv::Scalar赋值给cv::Mat？ #

根据你的需求，有几种实用的方式：

• 创建Mat时直接初始化：如果你刚创建矩阵，直接把Scalar当参数传进去，就能让整个矩阵的所有元素都是这个Scalar的值

  // 生成一个3行3列的3通道彩色矩阵，所有像素都是绿色(0,255,0)
  cv::Mat mat(3, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(0,255,0));
  

• 给已有矩阵统一赋值：如果矩阵已经存在，用setTo()方法是最稳妥的选择，它会遍历整个矩阵，把每个元素都替换成指定的Scalar

  cv::Mat mat = cv::Mat::zeros(3,3,CV_8UC3); // 先创建一个全黑矩阵
  mat.setTo(cv::Scalar(0,255,0)); // 把所有元素改成绿色
  

• 单通道矩阵的简化赋值：如果是单通道的灰度矩阵，直接用等号赋值也能行（不过还是更推荐用setTo，语义更明确）

  cv::Mat gray_mat(3,3,CV_8UC1);
  gray_mat = cv::Scalar(255); // 把整个灰度矩阵设为白色
  

二、两种赋值方式的区别（以常见错误场景为例） #

我猜你遇到的两种代码大概是下面这样——第一种能用，第二种却不符合预期：

正确的方式 #

cv::Mat mat(3,3,CV_8UC3);
mat.setTo(cv::Scalar(0,255,0)); // 正确，整个矩阵变成绿色

错误的方式 #

cv::Mat mat(3,3,CV_8UC3);
mat = cv::Scalar(0,255,0); // 错误，矩阵尺寸会被改变

为啥会这样？核心原因是两者的逻辑完全不同：

• setTo()的作用就是给矩阵的所有元素统一赋值，不管矩阵是单通道还是多通道，它都会自动匹配通道数，把Scalar的每个分量对应到元素的每个通道上，而且不会改变矩阵的尺寸。
• 而直接用=赋值时，OpenCV会把cv::Scalar转换成一个1x1的多通道Mat，然后让原矩阵的头部指向这个新的小矩阵。也就是说，执行完mat = cv::Scalar(...)后，你的3x3矩阵就变成1x1的了，这显然不是你想要的“给整个矩阵填充值”的效果。

你可以跑个测试看看：

cv::Mat mat(3,3,CV_8UC3);
std::cout << "赋值前尺寸：" << mat.size() << std::endl; // 输出 [3 x 3]
mat = cv::Scalar(0,255,0);
std::cout << "赋值后尺寸：" << mat.size() << std::endl; // 输出 [1 x 1]

而用setTo()的话，尺寸完全不会变，只是元素值被替换：

cv::Mat mat(3,3,CV_8UC3);
std::cout << "赋值前尺寸：" << mat.size() << std::endl; // 输出 [3 x 3]
mat.setTo(cv::Scalar(0,255,0));
std::cout << "赋值后尺寸：" << mat.size() << std::endl; // 还是 [3 x 3]

顺便提一句，单通道矩阵直接用等号赋值是可行的，因为OpenCV会做广播填充，但多通道下就踩坑了。所以不管哪种场景，都推荐用setTo()来统一赋值，避免出错～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BrainabilGH