ncnn::Mat::from_pixels_resize 后如何转换为cv::Mat

您可以使用 `ncnn::Mat` 的 `to_pixels` 函数将其转换为像素数组，然后使用 `cv::Mat` 的构造函数将其转换为 `cv::Mat`。以下是一个示例代码：

// 假设你有一个 ncnn::Mat 对象名为 ncnn_mat
ncnn::Mat ncnn_mat = ...;

// 获取 ncnn::Mat 的宽度、高度和通道数
int width = ncnn_mat.w;
int height = ncnn_mat.h;
int channels = ncnn_mat.c;

// 创建一个与 ncnn::Mat 相同大小的像素数组
unsigned char* pixels = new unsigned char[width * height * channels];

// 将 ncnn::Mat 转换为像素数组
ncnn_mat.to_pixels(pixels, ncnn::Mat::PIXEL_BGR);

// 将像素数组转换为 cv::Mat
cv::Mat cv_mat(height, width, CV_8UC3, pixels);

// 现在你可以使用 cv::Mat 进行其他操作

// 记得释放内存
delete[] pixels;

请注意，上述示例假设 `ncnn_mat` 是一个三通道的 BGR 图像。如果您的 `ncnn::Mat` 是灰度图像或其他颜色空间，请相应地调整 `ncnn_mat.to_pixels` 中的参数和 `cv::Mat` 的构造函数中的通道数。

相关问题

ncnn::Mat::from_pixels函数详解

`ncnn::Mat::from_pixels` 是一个在 NCNN（Neural Computation Neural Network）库中的函数，它用于将像素数据转换成 `ncnn::Mat` 类型的对象，这是一种用于处理图像、深度张量等数据的一维或多维矩阵结构。这个函数主要用于将输入图像的数据，如RGB、灰度、RGBA等格式的数组，无缝地整合到 NCNN 的计算流程中。

其基本用法如下：

ncnn::Mat mat; // 创建一个空的 Mat 对象
mat.from_pixels(data, ncnn:: PixelFormat format, size_t w, size_t h); // 参数说明：
// - data: 输入的像素数据指针
// - format: 像素格式，例如 ncnn::PixelFormat::RGB24 或 ncnn::PixelFormat::GRAY8
// - w: 图像宽度
// - h: 图像高度

在这里，`data` 指向的是像素数据的存放地址，`format` 指定了数据的组织形式，`w` 和 `h` 分别表示图像的宽度和高度。`from_pixels` 函数会自动处理颜色空间转换和其他预处理步骤，方便后续进行神经网络操作。

ncnn_processed_image.format = ncnn::DataFormat::f32; （ ncnn::Mat没有成员format）

看起来这里有一个错误的信息，因为 `ncnn::Mat` 类型并没有直接提供一个名为 `format` 的成员变量。`ncnn::DataFormat` 是 NCNN（Neural Computation Network）框架用于描述数据布局的一种枚举类型，比如常见的 `f32` 表示单精度浮点数（32位）。如果这句话是在尝试设定 `ncnn_processed_image` 的数据格式，那可能是想间接指定矩阵内数据的存储方式或数据类型的转化。

假设你想要确保 `ncnn_processed_image` 的数据是以单精度浮点数 (fp32) 存储，可能需要先检查原始 `processed_image` 的数据类型并转换，然后再创建 `ncnn::Mat`。例如，如果你已经确认 `processed_image` 是 `uchar4`（四个字节的无符号字符，通常用于表示像素的RGBA值），那么你需要将其转换为 fp32 格式，如下所示：

if (processed_image.type() == CV_8UC4) {
    cv::Mat temp(processed_image.size(), CV_32FC4);
    cv::cvtColor(processed_image, temp, cv::COLOR_RGBA2BGRA); // 将RGBA转换为BGRA，再转为fp32
    ncnn::Mat ncnn_temp(temp.size(), ncnn::DataType::f32);
    memcpy(ncnn_temp.data, temp.ptr<float>(), sizeof(float) * temp.total());
    ncnn_processed_image = ncnn_temp;
}

在这个例子中，`temp` 是临时 `cv::Mat` 用于转换数据，而 `ncnn_temp` 是最终的 NCNN 可接受的 `ncnn::Mat`。然后才设置了 `ncnn_processed_image` 作为 fp32 格式。

请注意，这里的代码并不是NCNN官方提供的，实际情况可能会依赖于NCNN的具体接口和库函数。