c++ - 将 cv::Mat 转换为无符号整型像素

Question

我正在尝试将 cv::Mat 转换为 unsigned int 缓冲区图像，转换无效，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:

根据评论，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。

1. 放下 cvtColor。无论如何，您要遍历元素，因此只需在循环体中交换 r 和 b 即可避免转换。

2. finalSrc 数组是所需大小的 3 倍。这是一个单 channel Mat，因此您只需要 srcIm.rows * srcIm.cols 元素。

3. 不需要如此复杂的索引。 Mat 的形状相同，因此您只需遍历元素即可。

4. 甚至不要迭代，而是使用算法——std::transform 非常适合这种情况。

5. 不要期望能够使用 cv::imshow 可视化结果。来自文档:

   If the image is 16-bit unsigned or 32-bit integer, the pixels are divided by 256. That is, the value range [0,255*256] is mapped to [0,255].

   您的值使用 24 位，因此它们中的绝大多数将超过 255*256，并且会饱和为白色。

注意:我使用的是“类型化”Mat(例如 cv::Mat3b、cv::Mat1i)。那些“知道”包含的数据类型，这使得它们的使用更加简单。

注意:我正在用一系列值填充输入图像。第一个像素将具有 (B=0, G=1, R=2)，第二个像素将具有 (B=3, G=4, R=5)，依此类推在。这使得验证结果变得简单。

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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:

020100
050403
080706
0b0a09
0e0d0c
11100f
141312
171615
1a1918
1d1c1b
201f1e
232221
262524
292827
2c2b2a
2f2e2d

---

您提到您希望将结果作为数组。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);
    });