C++ 字节转cv::mat

你可以使用以下代码将字节数据转换为`cv::Mat`对象：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat bytesToMat(const unsigned char* bytes, int width, int height, int channels)
{
    cv::Mat mat(height, width, CV_8UC(channels));
    int stride = width * channels;
    for (int y = 0; y < height; ++y) {
        const unsigned char* rowBytes = bytes + y * stride;
        unsigned char* rowPixels = mat.ptr(y);
        memcpy(rowPixels, rowBytes, stride);
    }
    return mat;
}

在调用该函数时，你需要提供字节数据的指针 `bytes`，图像的宽度 `width`，高度 `height`，以及通道数 `channels`。该函数将返回一个 `cv::Mat` 对象，你可以在 OpenCV 中使用它进行图像处理。

相关问题

C++ cv::imdecode怎么把字节流转成cv::Mat

要使用cv::imdecode将字节流转换为cv::Mat，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，创建一个cv::Mat对象，用于存储解码后的图像数据。
2. 然后，将字节流存储在一个std::vector<uchar>容器中。
3. 调用cv::imdecode函数，将字节流解码为cv::Mat对象。
4. 检查解码是否成功，并处理可能的错误。

下面是一种可能的实现方式：

// 假设字节流存储在一个名为data的std::vector<uchar>容器中
std::vector<uchar> data;

// 将字节流传递给cv::imdecode函数进行解码
cv::Mat image = cv::imdecode(data, cv::IMREAD_COLOR);

// 检查解码是否成功
if (image.empty()) {
    // 处理解码错误的情况
    // ...
} else {
    // 解码成功，可以使用cv::Mat对象进行后续处理
    // ...
}

请注意，这只是一种简单的实现方式，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换（总结而来）](https://blog.csdn.net/qq_22194315/article/details/77413563)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

c++ 将cv::mat bgr 转std::vector<unsigned char> uyvy

在C++中，将`cv::Mat`类型的BGR图像数据转换为`std::vector<unsigned char>`的UYVY格式，可以分为以下几个步骤：

1. 确保你已经包含了必要的库头文件，比如`opencv2/opencv.hpp` 和 `<opencv2/imgcodecs.hpp>`。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

2. 使用`imread`函数读取BGR图像到`cv::Mat`变量bgr中：

cv::Mat bgrImage = cv::imread("path_to_your_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

3. 创建一个`std::vector<unsigned char>`来存储UYVY数据。注意UYVY格式的每个像素由两个字节表示，分别对应U和V分量，然后是一个Y分量（如果是4:2:0格式）。所以长度需要是原始BGR图像宽度乘以高度再乘以1.5（对于4:2:0）：

size_t size = bgrImage.cols * bgrImage.rows * (bgrImage.channels() / 2 + 1); // 注意这里可能需要修改为4:2:0的实际比例
std::vector<unsigned char> uyvyData(size);

4. 使用OpenCV的内建函数将BGR图像转换为UYVY格式并复制数据：

int yuvSize = bgrImage.elemSize();
uchar* src = static_cast<uchar*>(bgrImage.data);
uchar* dst = &uyvyData[0];

// 如果是4:2:0格式，按行处理：
for (int i = 0; i < bgrImage.rows; ++i) {
    for (int j = 0; j < bgrImage.cols / 2; ++j) {
        dst[0] = src[(i * bgrImage.step) + j * 3]; // Y
        dst[1] = src[(i * bgrImage.step) + (j * 3) + 2]; // U (如果第一个像素是蓝色，则第二像素是U)
        dst[2] = src[(i * bgrImage.step) + (j * 3) + 1]; // V

        dst += 3;
        src += bgrImage.channels(); // 跳过下一个像素的蓝色分量（4:2:0）
    }
    dst += yuvSize; // 每两行结束后跳过一行的空闲位置
}

// 对于最后一行或最后一列，可能有剩余的数据，可以调整这个循环来适应具体情况