在opencv中，reshape函式比較有意思，它既可以改變矩陣的通道數，又可以對矩陣元素進行序列化，非常有用的一個函式。

函式原型：

C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const

引數比較少，但設定的時候卻要千萬小心。

cn: 表示通道數(channels), 如果設為0，則表示保持通道數不變，否則則變為設定的通道數。

rows: 表示矩陣行數。 如果設為0，則表示保持原有的行數不變，否則則變為設定的行數。

首先設定一個初始矩陣：一個20行30列1通道的一個矩陣

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設定一個20行30列1通道的一個矩陣
    cout << "行數: " << data.rows << endl;
    cout << "列數: " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}
 

第一次變化：通道數不變，將矩陣序列化1行N列的行向量。

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設定一個20行30列1通道的一個矩陣
    cout << "行數: " << data.rows << endl;
    cout << "列數: " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(0, 1);
    cout << "行數: " << dst.rows << endl;
    cout << "列數: " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}
 

第二次變化：通道數不變，將矩陣序列化N行1列的列向量。

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設定一個20行30列1通道的一個矩陣
    cout << "行數: " << data.rows << endl;
    cout << "列數: " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(0, data.rows*data.cols);
    cout << "行數: " << dst.rows << endl;
    cout << "列數: " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}
 

可見，序列成列向量比行向量要麻煩一些，還得去計算出需要多少行。但我們可以先序列成行向量，再轉置

    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

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設定一個20行30列1通道的一個矩陣
    cout << "行數: " << data.rows << endl;
    cout << "列數: " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(2, 0);
    cout << "行數: " << dst.rows << endl;
    cout << "列數: " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

從結果可以看出，列數被分出一半，放在第二個通道里去了。

同理，如果通道數由1變為3，行數不變。則每通道的列數變為原來的三分之一。

需要注意的是，如果行保持不變，改變的通道數一定要能被列數整除，否則會出錯。

第四次變化：通道數由1變為2，行數變為原來的五分之一。

int main()
{
    Mat data = Mat(20, 30, CV_32F);  //設定一個20行30列1通道的一個矩陣
    cout << "行數: " << data.rows << endl;
    cout << "列數: " << data.cols << endl;
    cout << "通道: " << data.channels() << endl;
    cout << endl;
    Mat dst = data.reshape(2, data.rows/5);
    cout << "行數: " << dst.rows << endl;
    cout << "列數: " << dst.cols << endl;
    cout << "通道: " << dst.channels() << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

可見，不管怎麼變，都遵循這樣一個等式：

變化之前的  rows*cols*channels = 變化之後的 rows*cols*channels

我們只能改變通道數和行數，列數不能改變，它是自動變化的。

但是要注意的是，在變化的時候，要考慮到是否整除的情況。如果改變的數值出現不能整除，就會報錯。

最後，我們再驗證一下：opencv在序列化的時候是行序列化還是列序列化呢？

我們知道，在matlab裡面，是列序列化， 即取值為從上到下，從左到右，opencv又是怎麼樣的呢

int main()
{
    Mat data = (Mat_<int>(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30);  //2行3列的矩陣
    cout << data << endl;
    Mat dst1 = data.reshape(0, 6);   //通道不變，序列成列向量
    cout <<endl<< dst1 << endl;
    Mat dst2 = data.reshape(0, 1);   //通道不變，序列成行向量
    cout << endl << dst2 << endl;
    system("pause");
    return 1;
}

從結果看出，不管是變化成行向量還是列向量，opencv都是行序列化，即從左到右，從上到下，與matlab是不一樣的。