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
时间: 2024-02-01 11:13:41 浏览: 38
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。
相关问题
cv::cvtColor(mat, image_ycrcb, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV);这一步转换失败
抱歉,我的回答之前有误。在OpenCV中,没有直接支持将YUV422(CBYCRY排列方式)转换为RGB的颜色空间转换函数。因此,你需要手动进行转换。
以下是一种手动将YUV422(CBYCRY排列方式)转换为RGB的方法:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
void convertYUV422toRGB(const cv::Mat& yuv422, cv::Mat& rgb) {
int width = yuv422.cols;
int height = yuv422.rows;
rgb.create(height, width, CV_8UC3);
for (int y = 0; y < height; y++) {
const uchar* yuv_data = yuv422.ptr(y);
uchar* rgb_data = rgb.ptr(y);
for (int x = 0; x < width; x += 2) {
int Y1 = yuv_data[x * 2];
int U = yuv_data[x * 2 + 1];
int Y2 = yuv_data[x * 2 + 2];
int V = yuv_data[x * 2 + 3];
int C = Y1 - 16;
int D = U - 128;
int E = V - 128;
int R1 = (298 * C + 409 * E + 128) >> 8;
int G1 = (298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8;
int B1 = (298 * C + 516 * D + 128) >> 8;
C = Y2 - 16;
int R2 = (298 * C + 409 * E + 128) >> 8;
int G2 = (298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8;
int B2 = (298 * C + 516 * D + 128) >> 8;
rgb_data[x * 3] = cv::saturate_cast<uchar>(R1);
rgb_data[x * 3 + 1] = cv::saturate_cast<uchar>(G1);
rgb_data[x * 3 + 2] = cv::saturate_cast<uchar>(B1);
rgb_data[x * 3 + 3] = cv::saturate_cast<uchar>(R2);
rgb_data[x * 3 + 4] = cv::saturate_cast<uchar>(G2);
rgb_data[x * 3 + 5] = cv::saturate_cast<uchar>(B2);
}
}
}
int main() {
// 读取YUV422图像数据
cv::Mat image_yuv422(height, width, CV_8UC2, yuv422_data);
// 创建RGB图像
cv::Mat image_rgb;
// 将YUV422转换为RGB
convertYUV422toRGB(image_yuv422, image_rgb);
// 显示RGB图像
cv::imshow("RGB Image", image_rgb);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
```
在这个示例中,我们手动将YUV422(CBYCRY排列方式)转换为RGB。`convertYUV422toRGB()`函数遍历每个像素对,并根据转换公式计算RGB值。最后,我们可以将转换后的RGB图像显示出来。
请注意,这个手动转换方法假设输入图像是YUV422(CBYCRY排列方式)格式,并且每个像素占用2个字节。确保将`height`和`width`替换为图像的实际高度和宽度,并将`yuv422_data`替换为指向YUV422数据的指针。
occupancyGrid 栅格地图转cv::mat图片
将occupancyGrid栅格地图转换为cv::Mat图片的步骤如下:
1. 获取栅格地图信息,包括地图的宽度、高度和分辨率等信息。
2. 创建一个空的cv::Mat图片,大小为栅格地图的宽度和高度。
3. 遍历栅格地图中的每个栅格,将其转换为像素点,并在cv::Mat图片中填充相应的像素值。这里可以使用不同的颜色表示不同的栅格状态,比如黑色表示障碍物,白色表示自由空间。
4. 最后将cv::Mat图片保存为图片文件或显示在屏幕上。
下面是一个示例代码,可以将ROS中的occupancyGrid栅格地图转换为cv::Mat图片:
```cpp
#include <ros/ros.h>
#include <nav_msgs/OccupancyGrid.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
void occupancyGridToMat(const nav_msgs::OccupancyGrid& occupancy_grid, cv::Mat& image)
{
int width = occupancy_grid.info.width;
int height = occupancy_grid.info.height;
double resolution = occupancy_grid.info.resolution;
double origin_x = occupancy_grid.info.origin.position.x;
double origin_y = occupancy_grid.info.origin.position.y;
image.create(height, width, CV_8UC1);
for (int y = 0; y < height; y++)
{
for (int x = 0; x < width; x++)
{
int index = x + y * width;
int value = occupancy_grid.data[index];
if (value == 100)
{
image.at<uchar>(y, x) = 0; // black represents obstacles
}
else if (value == 0)
{
image.at<uchar>(y, x) = 255; // white represents free space
}
else
{
image.at<uchar>(y, x) = 127; // gray represents unknown space
}
}
}
}
int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "occupancy_grid_to_mat");
ros::NodeHandle nh;
// subscribe to the occupancy grid topic
nav_msgs::OccupancyGrid::ConstPtr occupancy_grid_ptr;
occupancy_grid_ptr = ros::topic::waitForMessage<nav_msgs::OccupancyGrid>("map", nh);
// convert occupancy grid to cv::Mat image
cv::Mat image;
occupancyGridToMat(*occupancy_grid_ptr, image);
// display the image
cv::imshow("Occupancy Grid", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们订阅ROS中的地图话题,并将其转换为cv::Mat图片。然后,我们将图片显示在屏幕上。你可以将代码中的显示部分替换为保存图片到文件的代码。
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