rgb存为cv::Mat格式
时间: 2023-09-18 14:16:14 浏览: 77
将RGB图像存储为cv::Mat格式的步骤如下所示:
1. 创建一个cv::Mat对象,用于存储图像数据。
```cpp
cv::Mat image;
```
2. 设置图像的宽度、高度和通道数。
```cpp
int width = 640; // 图像宽度
int height = 480; // 图像高度
int channels = 3; // 图像通道数(RGB图像为3)
```
3. 分配内存并设置图像的数据类型。
```cpp
image.create(height, width, CV_8UC3);
```
4. 将RGB数据复制到cv::Mat对象中。
```cpp
unsigned char* rgbData = ...; // RGB数据指针,需要根据实际情况获取
int dataSize = width * height * channels;
memcpy(image.data, rgbData, dataSize);
```
5. 可选:如果需要对图像进行其他操作,可以使用cv::cvtColor函数将图像
相关问题
CBCR的YUV422排列,转为RGB 代码为cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data()); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);根据这段代码,将CBCR的YUV422排列,转为RGB图像
根据提供的代码,将CBCR的YUV422排列转换为RGB图像的过程已经包含在其中了。代码中使用了OpenCV库的`cvtColor()`函数来执行颜色空间转换。首先,使用`cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV`参数将YUV422图像转换为BGR格式。然后,使用`cv::COLOR_BGR2RGB`参数将BGR图像转换为RGB格式。
以下是整段代码的示例:
```cpp
cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV);
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);
```
在这个示例中,我们首先创建一个`cv::Mat`对象`mat`,用于存储YUV422图像数据。然后,使用`cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV`参数将YUV422图像转换为BGR格式。接下来,使用`cv::COLOR_BGR2RGB`参数将BGR图像转换为RGB格式。
请确保将`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes`和`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes`替换为图像的实际垂直和水平分辨率,以及将`buff.data()`替换为指向YUV422数据缓冲区的指针。转换后的RGB图像将存储在`mat`对象中。
array2d<rgb_pixel> 转cv::mat 后mat是empty
在将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat` 时,需要注意两个问题:
1. `array2d<rgb_pixel>` 的存储顺序是按行存储的,而 `cv::Mat` 的存储顺序是按列存储的,因此需要进行转置操作。
2. `array2d<rgb_pixel>` 的像素值的类型是 `rgb_pixel`,而 `cv::Mat` 的像素值的类型是 `cv::Vec3b`,需要进行类型转换。
下面是一个示例代码,可以将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`:
```cpp
#include <iostream>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace dlib;
int main()
{
// 创建一个 array2d<rgb_pixel>
array2d<rgb_pixel> img(100, 100);
for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
img[r][c] = rgb_pixel(r, c, 255);
}
}
// 将 array2d<rgb_pixel> 转换为 cv::Mat
cv::Mat mat(img.nc(), img.nr(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
cv::Vec3b& pixel = mat.at<cv::Vec3b>(c, r);
rgb_pixel& dlib_pixel = img[r][c];
pixel[0] = dlib_pixel.blue;
pixel[1] = dlib_pixel.green;
pixel[2] = dlib_pixel.red;
}
}
cv::transpose(mat, mat); // 转置
// 显示结果
cv::imshow("image", mat);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我使用了一个简单的方法来将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`,也就是先创建一个空的 `cv::Mat`,然后逐个像素进行复制和类型转换。最后再使用 `cv::transpose` 将 `cv::Mat` 转置,以满足存储顺序的要求。
如果你还是遇到了 `cv::Mat` 是空的问题,可以检查一下你的 `array2d<rgb_pixel>` 是否为空,以及是否正确地转换为了 `cv::Mat`。