如何把cv::Mat变量转换成const cv::Mat变量
时间: 2024-01-10 21:02:25 浏览: 29
将cv::Mat变量传递给一个函数时,如果该函数不需要修改该变量,则可以将该变量声明为const cv::Mat类型,以确保函数不会意外地修改该变量。在将cv::Mat变量转换为const cv::Mat变量时,可以使用以下方法:
```c++
cv::Mat mat1 = cv::imread("image.jpg");
const cv::Mat mat2 = mat1.clone(); // 将mat1复制到mat2中,并将mat2声明为const类型
```
在上面的示例中,我们使用cv::Mat的clone()函数将mat1复制到mat2中,并将mat2声明为const类型。这样,即使函数尝试修改mat2,编译器也会发出警告。
相关问题
C++ cv::imdecode怎么把QByteArray转成cv::Mat
要使用cv::imdecode将QByteArray转换为cv::Mat,你可以按照以下步骤进行操作:
首先,将QByteArray转换为cv::Mat的字节数组。你可以使用.data()方法获取QByteArray的指针,并使用.size()方法获取字节数组的大小。
然后,使用cv::imdecode函数将字节数组转换为cv::Mat。cv::imdecode函数接受一个const cv::InputArray类型的参数,你可以将字节数组传递给该参数。
下面是示例代码:
```cpp
// 假设你有一个QByteArray对象名为byteArray
QByteArray byteArray;
// 先将QByteArray转换为cv::Mat的字节数组
std::vector<uchar> byteArrayVec(byteArray.begin(), byteArray.end());
// 使用cv::imdecode将字节数组转换为cv::Mat
cv::Mat cvMat = cv::imdecode(byteArrayVec, cv::IMREAD_COLOR);
```
这将把QByteArray转换为cv::Mat,并将其存储在cvMat变量中。请注意,这里假设QByteArray中包含的是图像数据,并且使用cv::IMREAD_COLOR参数将其解码为彩色图像。如果你的QByteArray包含的是灰度图像数据,你可以使用cv::IMREAD_GRAYSCALE参数。
引用提供了另一种使用cv::imencode将cv::Mat转换为QByteArray的方法,你可以参考该方法对代码进行修改,以实现你的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [QImage和cv::Mat互转图片出错问题解决](https://blog.csdn.net/qq_58133010/article/details/128819894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Qt种的数据类型转换(一)](https://blog.csdn.net/weixin_39975436/article/details/105249223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
cv::Mat mat; mat.create(m_height, m_width, CV_8UC3); const cv::Mat buffer_mat(m_height, m_width, CV_16UC1, pBuff); cv::normalize(buffer_mat, mat, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC3); cv::Mat dst_mat; cv::cvtColor(mat, dst_mat, cv::COLOR_BayerRG2RGB);优化这段代码
这段代码的主要目的是将一个输入的16位图像数据转换为8位RGB图像。这里有几个可以优化的地方:
1. 避免不必要的临时变量:可以避免使用 buffer_mat 作为临时变量,直接使用 pBuff 进行归一化操作。
2. 减少拷贝次数:可以在创建 mat 时直接使用 pBuff 进行初始化,避免创建一个额外的 16 位图像。
3. 使用 OpenCV 的函数代替手动计算:可以使用 cv::convertScaleAbs 函数代替 cv::normalize 函数进行归一化,在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB 代替 cv::COLOR_BayerRG2RGB。
下面是优化后的代码:
```
cv::Mat mat(m_height, m_width, CV_8UC3, pBuff);
cv::convertScaleAbs(mat, mat, 255.0 / std::numeric_limits<uint16_t>::max());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BayerBG2RGB);
```
这里使用了 cv::convertScaleAbs 函数直接对 mat 进行归一化,并且在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB。