当我在做计算机视觉库时，我想知道保存图像数据的理想数据结构是什么。
有人告诉我，做一个std :: vector imbrication是非常糟糕的，因为数据连续性不能保证，因此一个简单的更有效。
问题是，矢量的内容必须与颜色空间有关。另外，对于大小问题，每个通道最好有一个unsigned char，尽管我最好还有浮点数来执行操作。
要处理颜色空间，我应该增加矢量的大小（比如将它处理三倍以处理RGB），这样我就可以访问这样的数据：
data[0] => pixel 1, Red
data[1] => pixel 1, Green
data[2] => pixel 1, Blue
data[3] => pixel 2, Red
data[4] => pixel 2, Green
... etc
或者是否可以更有效地执行此操作（例如使用long int或float将所有通道的值保存为单个变量）如果是这样，如何？我如何使这个通用处理1,2,3或4个通道，以便我可以轻松地（相对）更改颜色空间？
问题不在于容器（我使用的是单个std :: vector），而是内容本身。
编辑：由于此问题已被标记为主要基于意见，我将尽力使其更清晰。
目前，我正在将图像的数据存储在std::vector<float>中。这里的问题是我不知道要存储多少项（例如，处理RGB / HSV的大小是3倍，或者实现4项结构（RGBA），即使我只使用一个（灰度）？）以便在需要时有效地更改颜色空间或对矩阵执行操作。由于这意味着要集成到计算机视觉库中，因此每帧至少发生一次极有可能。
我在这里要求的是一些高效的东西，它与意见没什么关系（或很少）。可能有几个好的答案，其中的选择依赖于意见，但这应该是我的呼吁。
答案 0 :(得分：2)
图像数据的“最佳”数据结构在很大程度上取决于您要对图像执行的操作类型，主要取决于您希望优化性能的操作。
通常std::vector个字节就足够了（对于整个图像，不是每一行的矢量）;向量保证数据存储在连续的内存块中，这可能适合您的用例，也可能不适合您的用例（例如，如果您需要管理比扫描线更长的步幅，则不会这样做。）
如果您需要更精细地访问pixelformat信息（即单色组件），您可能需要使用自定义结构进行像素表示。
此外，数据结构可能更复杂，具体取决于您需要管理的图像类型。 即你限制为1或几个像素格式？ 您是否仅限于“打包”图像（1“平面”中的连续颜色分量）或者您是否还需要管理“平面”图像（多个“平面”，每个颜色分量一个）？
您还可以查看网络上的一些可用图形库 （在我看来）有一个有趣的像素组件管理（使用自定义迭代器和其他工具）是Boost GIL