Question

有一个jpg文件，我想将它重新排列成一个n * 3的Mat，3列用于BGR，n行用于jpg图像中的像素数。

这是我到目前为止所做的。

    Mat img = imread(test.jpg);
    Mat imgHSV;
    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);
    vector<Mat> imgHSV_split;
    split(imgHSV,imgHSV_split);   //split the 3 channel image into 3 single channel mats

Mat img_combind_feature(imgHSV.rows*imgHSV.cols(),3,CV_8UC1);
for(int i=0; i < imgHSV.row; i++){
for(int j=0; j < imgHSV.col; j++){


for (int k=0; k<3; k++){


img_combind_feature.row(l).col(k) = imgHSV_split[k].row(i).col(j);

}
}
}

在运行此代码之前，我尝试了一个简单的3 * 3版本，

    Mat img = imread(test.jpg);
    Mat imgHSV;
    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);
    vector<Mat> imgHSV_split;
    split(imgHSV,imgHSV_split);   //split the 3 channel image into 3 single channel mats

Mat img_combind_feature(1,3,CV_8UI1);   
img_combind_feature.row(0).col(0) = imgHSV_split[0].row(0).col(0);

img_combind_feature.row(0).col(1) = imgHSV_split[1].row(0).col(0);

img_combind_feature.row(0).col(2) = imgHSV_split[2].row(0).col(0);


cout << imgHSV_split[0].row(0).col(0) << endl;
cout << img_combind_feature.row(0).col(0) << endl;

两个输出不同。

[ 43] [232] 这是由于两个Mats之间的某些数据类型转换吗？而且，如果还有更易于管理的方法，我不确定这是一个很好的方法吗？

Answer 1

你过度复杂了。

要使用x => x.testProp将3频道图片rows x cols变为n x 3，您只需使用reshape即可：

n = rows * cols

Mat img = ... // 3 channels int n = img.rows * img.cols; Mat data = img.reshape(1, n); // 1 channel, n rows, the # of cols will be automaticallt set to 3.将是您正在寻找的data。

最有可能的是，您需要将n x 3与data一起使用，这需要kmeans输入矩阵。然后，您可以将CV_32F转换为data，如：

CV_32F

对于data.convertTo(data, CV_32F);的示例，您可以查看here，还会显示如何将结果恢复为原始形状。

opencv创建mat并添加元素

1 个答案: