这段代码如何优化int height = img1.rows; int width1 = img1.cols; int width2 = img2.cols; //clock_t ss, ee; //ss = clock(); //创建目标Mat Mat des; des.create(height, width1 + width2, img1.type()); Mat r1 = des(Rect(0, 0, width1, height)); img1.copyTo(r1); Mat r2 = des(Rect(width1, 0, width2, height)); img2.copyTo(r2);

这段代码可以通过使用变量初始化列表和函数参数传递来优化，代码如下：

Mat horizontalConcat(const Mat& img1, const Mat& img2) {
    Mat des;
    hconcat(img1, img2, des);
    return des;
}

通过定义一个 `horizontalConcat()` 函数，我们可以将这段代码封装在一个函数中，使得代码更加简洁、易读。同时，我们使用了常量引用来传递函数参数，避免了不必要的拷贝操作。在函数中，我们使用了 `hconcat()` 函数来将两个图像水平拼接成一个大图像，从而避免了使用 `Rect()` 和 `copyTo()` 的操作。最后，我们返回拼接后的图像 `des`。

相关问题

pstFrame->stFrameInfo.nWidth = Img.cols; pstFrame->stFrameInfo.nHeight = Img.rows;这两句话有没有问题风险，如何改进

根据新提供的信息，`pstFrame->stFrameInfo.nWidth = Img.cols;` 和 `pstFrame->stFrameInfo.nHeight = Img.rows;` 这两句代码是有潜在问题的。问题在于，我们不能简单地将`Img.cols`和`Img.rows`直接赋值给`pstFrame->stFrameInfo.nWidth`和`pstFrame->stFrameInfo.nHeight`，因为这些值可能不是相等的。

改进的方法是，创建一个新的变量来存储`Img.cols`和`Img.rows`的值，然后将这些值赋给`pstFrame->stFrameInfo.nWidth`和`pstFrame->stFrameInfo.nHeight`。这样可以确保正确地传递图像的宽度和高度。

以下是修正后的代码示例：

bool SCameraHkGU::GetCameraImgBuffer(cv::Mat &Img, unsigned int nMsec)
{
    Img.create(Img.rows, Img.cols, CV_8UC1);  // 为Img分配内存

    MV_FRAME_OUT* pstFrame = new MV_FRAME_OUT();  // 为pstFrame分配内存

    int width = Img.cols;  // 存储Img的宽度
    int height = Img.rows;  // 存储Img的高度

    pstFrame->stFrameInfo.nWidth = width;  // 使用存储的宽度值
    pstFrame->stFrameInfo.nHeight = height;  // 使用存储的高度值

    int nRet = MV_CC_GetImageBuffer(m_camera, pstFrame, nMsec);
    if (nRet == MV_OK)
    {
        // 将图像数据拷贝到Img中
        memcpy(Img.data, pstFrame->pBufAddr, width * height * sizeof(uchar));

        delete pstFrame;  // 释放pstFrame内存

        return true;
    }
    else
    {
        // 处理错误码
        // ...

        delete pstFrame;  // 释放pstFrame内存

        return false;
    }
}

请注意，这只是一个可能的修正版本，具体的修改取决于代码的上下文和需求。确保在使用动态分配的内存后进行适当的清理和释放，以避免内存泄漏。同时，确保将正确的宽度和高度值传递给`pstFrame->stFrameInfo.nWidth`和`pstFrame->stFrameInfo.nHeight`。

float* get_hog_feature(cv::Mat img) { cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9); cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); std::vector<float> descriptors; // float *descriptors; hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0)); float *feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float)); assert(feature_float); for (int i = 0; i < 128; i++) { feature_float[i] = descriptors[i * 2]; } return feature_float; } bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img) { std::vector<cv::Mat> mats; int feature_dim = 128; for (DETECTION_ROW& dbox : d) { cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3))); rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0); rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0); rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x)); rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y)); cv::Mat mattmp = img(rc).clone(); //cv::resize(mattmp, mattmp, cv::Size(64, 128)); float *feature_float = get_hog_feature(mattmp); for (int i=0;i<feature_dim;i++) { dbox.feature[i] = feature_float[i]; } } return true; } 请解析这段代码

这段代码主要是关于计算图像的HOG特征。下面是对代码的解析：

1. `get_hog_feature` 函数是用来计算输入图像的HOG特征的。它接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数，返回一个 `float*` 类型的特征数组。
2. 在函数内部，首先创建了一个 `cv::HOGDescriptor` 对象 `hog`，并指定了它的参数，包括窗口大小、块大小、块步长和直方图的箱数。
3. 然后，将输入图像调整为指定的大小（30x30）。
4. 接下来，创建一个空的 `std::vector<float>` 类型的 `descriptors`，用于存储计算得到的特征。
5. 使用 `hog.compute` 函数计算图像的HOG特征，并将结果存储在 `descriptors` 中。
6. 为了方便后续操作，动态分配了一个 `float*` 类型的特征数组 `feature_float`，并将 `descriptors` 中的部分数据复制到该数组中。
7. 最后，返回特征数组 `feature_float`。

另外，还有一个函数 `getRectsHogFeature` 用于将计算得到的HOG特征存储到一个名为 `dbox.feature` 的数组中。该函数接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数，并遍历一个名为 `d` 的容器，其中存储了一些矩形框的信息。
在每次迭代中，首先根据矩形框的位置和图像的大小，截取对应位置的图像区域。然后，调用 `get_hog_feature` 函数计算该区域的HOG特征，并将特征数据复制到 `dbox.feature` 数组中。

总的来说，这段代码实现了计算图像的HOG特征，并将特征存储到相应的数据结构中，以供后续使用。