Question

我试图将cv :: Mat转换为无符号的int缓冲区图像，转换不起作用，我得到一个黑色图像

    Mat srcIm, edges;
    srcIm = imread("15016889798859437.jpg");
    cv::cvtColor(srcIm, srcIm, cv::COLOR_BGR2RGB);
    unsigned int *finalSrc = new unsigned int[srcIm.rows*srcIm.cols*3];

    unsigned char *input = (unsigned char*)(srcIm.data);

        for (int i = 0; i < srcIm.rows; i++) {
            for (int j = 0; j < srcIm.cols; j++) {
                 int r, g, b;
                r = input[srcIm.step * j + i];
                g = input[srcIm.step * j + i + 1];
                b = input[srcIm.step * j + i + 2];

                int rgb = ((r & 0x0ff) << 16) | ((g & 0x0ff) << 8) | (b & 0x0ff);

                finalSrc[i+ j*srcIm.rows] = rgb;
            }
        }

        cv::Mat videoFrame(srcIm.rows, srcIm.cols, CV_32SC1, finalSrc);

更新代码：

在评论之后，我已经解决了错误，但我仍然得到白色图像。

unsigned int *finalSrc = new unsigned int[srcIm.rows*srcIm.cols];

    unsigned char *input = (unsigned char*)(srcIm.data);

    int cn = srcIm.channels();

    for (int i = 0; i < srcIm.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < srcIm.cols; j++)
        {
            int r, g, b;

            r = input[(i * srcIm.cols * srcIm.channels()) + (j*srcIm.channels()) + 0];
            g = input[(i * srcIm.cols * srcIm.channels()) + (j*srcIm.channels()) + 1];
            b = input[(i * srcIm.cols * srcIm.channels()) + (j*srcIm.channels()) + 2];

            int rgb = ((r & 0x0ff) << 16) | ((g & 0x0ff) << 8) | (b & 0x0ff);

        }
    }

    cv::Mat videoFrame(srcIm.rows, srcIm.cols, CV_32S, finalSrc);


    imshow("v", videoFrame);

Answer 1

恕我直言，有很多机会可以简化代码。

放弃cvtColor。无论如何，你正在遍历元素，所以只需在循环体中交换r和b，就可以避免转换。
finalSrc数组是所需大小的3倍。它是单个频道Mat，因此您只需要srcIm.rows * srcIm.cols元素。
不需要这么复杂的索引。 Mat s的形状相同，因此您可以迭代元素。
甚至不进行迭代，而是使用算法 - std::transform非常适合这种情况。
不要期望能够使用cv::imshow来显示结果。来自文档：

如果图像是16位无符号或32位整数，则像素除以256.即，值范围[0,255 * 256]映射到[0,255]。

您的值使用24位，因此绝大多数都会超过255*256，并且会饱和为白色。

注意：我正在使用“已键入”Mat s（例如cv::Mat3b，cv::Mat1i）。那些“知道”包含的数据类型，这使得使用它们更简单。

注意：我正在用一系列值填充输入图像。第一个像素将包含(B=0, G=1, R=2)，第二个(B=3, G=4, R=5)，依此类推。这样可以很容易地验证结果。

代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <numeric>

int main()
{
    // Generate a sample image.
    cv::Mat3b srcIm(4, 4);
    std::iota(srcIm.data, srcIm.data + srcIm.rows * srcIm.cols * 3, 0);

    cv::Mat1i videoFrame(srcIm.rows, srcIm.cols);

    // Perform the conversion
    std::transform(srcIm.begin(), srcIm.end(), videoFrame.begin()
        , [](cv::Vec3b const& v) {
            return v[0] | (v[1] << 8) | (v[2] << 16);
        });

    // Display results
    for (auto const& v : videoFrame) {
        std::cout << std::setw(6) << std::setfill('0') << std::hex << v << "\n";
    }

    return 0;
}

输出：

你提到你想把结果作为一个数组。同样的原则也适用。

std::unique_ptr<unsigned int[]> result(new unsigned int[srcIm.rows * srcIm.cols]);

std::transform(srcIm.begin(), srcIm.end(), result.get()
    , [](cv::Vec3b const& v) {
        return v[0] | (v[1] << 8) | (v[2] << 16);
    });

将cv :: Mat转换为无符号的int像素

1 个答案: