C++gdal 读取图像后转为opencv类型的完整代码

下面是一个示例代码，演示如何使用 C++ 和 GDAL 库读取图像并将其转换为 OpenCV 类型：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "gdal_priv.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    GDALAllRegister();

    // 打开图像文件
    GDALDataset* poDataset = (GDALDataset*) GDALOpen(argv[1], GA_ReadOnly);

    // 获取图像宽度和高度
    int width = poDataset->GetRasterXSize();
    int height = poDataset->GetRasterYSize();

    // 获取波段数量
    int bandCount = poDataset->GetRasterCount();

    // 创建一个 Mat 对象以容纳图像数据
    Mat image(height, width, CV_8UC3);

    // 读取图像数据并将其存储在 Mat 对象中
    for (int i = 1; i <= bandCount; ++i)
    {
        GDALRasterBand* poBand = poDataset->GetRasterBand(i);

        // 读取波段数据
        Mat band(height, width, CV_8UC1);
        poBand->RasterIO(GF_Read, 0, 0, width, height, band.data, width, height, GDT_Byte, 0, 0);

        // 将波段数据复制到图像的相应通道中
        switch (i)
        {
            case 1:
                cv::extractChannel(band, image, 0);
                break;
            case 2:
                cv::extractChannel(band, image, 1);
                break;
            case 3:
                cv::extractChannel(band, image, 2);
                break;
            default:
                break;
        }
    }

    // 显示图像
    imshow("image", image);
    waitKey(0);

    // 释放 GDAL 数据集
    GDALClose(poDataset);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用 `GDALAllRegister()` 函数注册所有支持的驱动程序。然后，我们使用 `GDALOpen()` 函数打开图像文件，并获取其宽度、高度和波段数量。接下来，我们创建一个 OpenCV 的 Mat 对象，并使用 `GDALRasterBand` 类的 `RasterIO()` 函数从每个波段中读取数据，并将其复制到 Mat 对象的相应通道中。最后，我们使用 `imshow()` 函数显示图像，并使用 `waitKey()` 函数等待用户按下键盘上的任意键。最后，我们使用 `GDALClose()` 函数释放 GDAL 数据集。

请注意，在本示例中，我们将每个波段的数据存储在单独的 Mat 对象中，然后将其复制到最终图像的相应通道中。这是因为 GDAL 库读取的数据默认情况下存储为灰度图像，而 OpenCV 中的图像数据是以 BGR 顺序存储的。因此，我们需要使用 `extractChannel()` 函数将每个波段的数据复制到正确的通道中。