Mat mat_array1(1, array_size, CV_64F, array1);
时间: 2023-10-15 17:05:47 浏览: 29
这是一个用于创建OpenCV中的Mat对象的语句,其中包括以下参数:
- 1:表示Mat对象的行数
- array_size:表示Mat对象的列数
- CV_64F:表示Mat对象的数据类型为64位浮点数
- array1:表示用于填充Mat对象的数组
通过这个语句,可以将一个数组转换为一个OpenCV中的Mat对象,以便进行图像处理操作。
相关问题
c++ 将cv::mat 转为 array2d<rgb_pixel>
你可以使用以下代码将 cv::Mat 转换为 dlib 的 array2d<rgb_pixel> 类型:
```cpp
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_io.h>
using namespace dlib;
// 将 cv::Mat 转为 array2d<rgb_pixel>
array2d<rgb_pixel> mat_to_array2d(const cv::Mat& img)
{
// 创建一个空的 array2d<rgb_pixel> 对象
array2d<rgb_pixel> out_img(img.rows, img.cols);
// 遍历每一个像素,将其赋值给 array2d<rgb_pixel> 对象
for (int r = 0; r < img.rows; ++r) {
for (int c = 0; c < img.cols; ++c) {
const cv::Vec3b& bgr = img.at<cv::Vec3b>(r, c);
out_img[r][c] = rgb_pixel(bgr[2], bgr[1], bgr[0]);
}
}
return out_img;
}
```
然后你就可以使用以上函数将 cv::Mat 转换为 dlib 的 array2d<rgb_pixel> 类型了。
pybind11将语义分割cv::mat转py::array_t
使用pybind11将语义分割的cv::Mat转换为py::array_t可以按照以下步骤进行:
1. 首先,必须在pybind11模块中包含头文件:
```cpp
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/numpy.h>
```
2. 然后,定义一个函数,该函数将cv::Mat转换为py::array_t:
```cpp
py::array_t<uint8_t> mat2array(cv::Mat& img) {
// 获取图像的属性
int height = img.rows;
int width = img.cols;
int channels = img.channels();
// 为numpy数组分配内存
py::array_t<uint8_t> array = py::array_t<uint8_t>({ height, width, channels });
// 获取numpy数组的指针
uint8_t* ptr = (uint8_t*)array.request().ptr;
// 将cv::Mat数据复制到numpy数组中
memcpy(ptr, img.data, height * width * channels);
// 返回numpy数组
return array;
}
```
3. 最后,使用PYBIND11_MODULE宏将函数导出到Python中:
```cpp
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("mat2array", &mat2array, "Convert cv::Mat to numpy array");
}
```
现在,您可以在Python中使用该函数将cv::Mat转换为numpy数组。
```python
import cv2
import numpy as np
import example
# 加载图像
img = cv2.imread('image.png')
# 将cv::Mat转换为numpy数组
array = example.mat2array(img)
# 将numpy数组转换为cv::Mat
img = np.ascontiguousarray(array).view(dtype=np.uint8).reshape(array.shape)
# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```