cv::Mat cvoutImg = cv::Mat(BUF_HEIGHT, BUF_WIDTH,CV_8UC3, ）创建最大的图像是多少

在OpenCV中，`cv::Mat` 类型用于表示图像数据，`CV_8UC3` 表示一个无符号8位三通道（通常为RGB）的图像。BUF_HEIGHT和BUF_WIDTH是你想要创建的图像的高度和宽度。当你用 `cv::Mat(BUF_HEIGHT, BUF_WIDTH, CV_8UC3)` 创建一个矩阵时，并没有直接指定具体的像素值，所以这个矩阵是一个全零或空白的图像。

如果你只是简单地创建了一个最大尺寸的图像，理论上你可以将BUF_HEIGHT设置为整数的最大值（如INT_MAX），BUF_WIDTH设置为同样大的值，但实际操作时需要注意，因为内存限制和计算机性能，非常大的图像可能会超出内存范围导致运行错误。对于实际应用，建议设定合理的数值，比如常见的分辨率如1920x1080、4K（3840x2160）等。

如果你想了解如何创建一个特定大小的最大可能图像并确保内存分配正确，你可能会考虑使用适当的内存计算方法，然后动态调整缓冲区大小。

相关问题

怎么把cv::imread()方法获得的Met类型数据变成BinaryBitmap类型数据

您可以使用Zxing库将OpenCV中的Mat类型数据转换为Zxing库中的BinaryBitmap类型数据。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <zxing/Binarizer.h>
#include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h>
#include <zxing/common/HybridBinarizer.h>
#include <zxing/common/IllegalArgumentException.h>
#include <zxing/common/Counted.h>
#include <zxing/LuminanceSource.h>
#include <zxing/MultiFormatReader.h>

using namespace cv;
using namespace zxing;

BinaryBitmap matToBinaryBitmap(const Mat& image) {
    int width = image.cols;
    int height = image.rows;
    std::vector<uchar> buf;
    if (image.isContinuous()) {
        buf.assign(image.datastart, image.dataend);
    } else {
        for (int i = 0; i < height; ++i) {
            buf.insert(buf.end(), image.ptr<uchar>(i), image.ptr<uchar>(i)+width);
        }
    }
  
    Ref<LuminanceSource> source(new RGBLuminanceSource(&buf[0], width, height, width));
    Ref<Binarizer> binarizer(NULL);
    try {
        binarizer.reset(new GlobalHistogramBinarizer(source));
    } catch (IllegalArgumentException& e) {
        binarizer.reset(new HybridBinarizer(source));
    }

    return BinaryBitmap(binarizer);
}

int main() {
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 将Mat类型数据转换为BinaryBitmap类型数据
    BinaryBitmap bitmap = matToBinaryBitmap(image);

    // 进行后续操作，例如解码二维码
    Ref<Reader> reader(new MultiFormatReader);
    Ref<Result> result(reader->decode(bitmap));

    // 输出解码结果
    std::cout << "Decoded data: " << result->getText()->getText() << std::endl;

    return 0;
}

请确保您已经安装了OpenCV和Zxing库，并根据您的实际情况修改代码中的图像路径和后续操作。这样，您就可以将cv::imread()方法获取的Mat类型数据转换为BinaryBitmap类型数据了。

C++ tensorRT部署real-esrgan onnx转engine 输入Mat 输出Mat

TensorRT是一个高性能的深度学习推理库，可以用来加速模型的推理过程。要在C++中使用TensorRT部署Real-RGAN模型，需要进行以下步骤：

1. 将Real-ESRGAN模型转换为ONNX格式。
2. 使用TensorRT API将ONNX模型转换为TensorRT引擎。
3. 使用TensorRT引擎进行推理。

下面是一个简单的C++代码示例，用于将ONNX模型转换为TensorRT引擎，并进行推理：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <NvInfer.h>
#include <NvOnnxParser.h>

using namespace std;
using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;

int main()
{
    // Step 1: Load the ONNX model
    const string onnx_model_path = "real_esrgan.onnx";
    ifstream onnx_file(onnx_model_path, ios::binary);
    onnx_file.seekg(0, ios::end);
    const size_t onnx_size = onnx_file.tellg();
    onnx_file.seekg(0, ios::beg);
    vector<char> onnx_buf(onnx_size);
    onnx_file.read(onnx_buf.data(), onnx_size);

    // Step 2: Create the TensorRT engine
    IRuntime* runtime = createInferRuntime(logger);
    ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(onnx_buf.data(), onnx_buf.size(), nullptr);
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

    // Step 3: Prepare input and output buffers
    const int batch_size = 1;
    const int input_channels = 3;
    const int input_height = 256;
    const int input_width = 256;
    const int output_channels = 3;
    const int output_height = 1024;
    const int output_width = 1024;

    // Allocate memory for input and output buffers
    float* input_data = new float[batch_size * input_channels * input_height * input_width];
    float* output_data = new float[batch_size * output_channels * output_height * output_width];

    // Create input and output tensors
    ITensor* input_tensor = engine->getBindingTensor(0);
    ITensor* output_tensor = engine->getBindingTensor(1);

    // Create CUDA memory for input and output tensors
    void* input_cuda_mem, *output_cuda_mem;
    cudaMalloc(&input_cuda_mem, batch_size * input_channels * input_height * input_width * sizeof(float));
    cudaMalloc(&output_cuda_mem, batch_size * output_channels * output_height * output_width * sizeof(float));

    // Step 4: Run inference
    cv::Mat input_image = cv::imread("input.png");
    cv::Mat input_resized;
    cv::resize(input_image, input_resized, cv::Size(input_width, input_height));

    // Copy input data to CUDA memory
    cudaMemcpy(input_cuda_mem, input_data, batch_size * input_channels * input_height * input_width * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // Set input tensor data
    input_tensor->setLocation(CUDA, input_cuda_mem);
    input_tensor->setDimensions({ batch_size, input_channels, input_height, input_width });
    input_tensor->setType(DataType::kFLOAT);

    // Set output tensor data
    output_tensor->setLocation(CUDA, output_cuda_mem);
    output_tensor->setDimensions({ batch_size, output_channels, output_height, output_width });
    output_tensor->setType(DataType::kFLOAT);

    // Run inference
    context->enqueue(batch_size, &input_cuda_mem, &output_cuda_mem, nullptr);

    // Copy output data from CUDA memory
    cudaMemcpy(output_data, output_cuda_mem, batch_size * output_channels * output_height * output_width * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Convert output data to OpenCV Mat
    cv::Mat output_image(output_height, output_width, CV_32FC3, output_data);
    output_image.convertTo(output_image, CV_8UC3, 255.0);

    // Step 5: Save output image
    cv::imwrite("output.png", output_image);

    // Step 6: Cleanup
    cudaFree(input_cuda_mem);
    cudaFree(output_cuda_mem);
    delete[] input_data;
    delete[] output_data;
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了Real-ESRGAN模型的ONNX文件，然后使用TensorRT API将其转换为TensorRT引擎。接下来，我们准备了输入和输出缓冲区，并使用CUDA内存分配函数为它们分配了内存。然后，我们将输入数据复制到CUDA内存中，并设置了输入和输出Tensor的相关属性。最后，我们启动了推理过程，并将结果保存到输出文件中。最后，我们清理了使用的资源。

需要注意的是，该示例仅适用于输入和输出都是Mat的情况。如果你的输入和输出数据类型不同，请相应地修改代码。