cv::Mat processed_image 转换为 ncnn的Mat格式

当你已经得到预处理后的 `cv::Mat` 对象 `processed_image` 并想要转换成 NCNN 需要的 `ncnn::Mat` 格式时，你需要先确保 `cv::Mat` 的类型兼容，因为 NCNN 可能期望的是一个包含单通道灰度图或三通道彩色图的数据结构。下面是转换过程：

1. **将BGR图像转换为RGB（如果需要）**：NCNN通常使用RGB作为颜色空间，尽管这取决于具体的模型配置。如果你的 `cv::Mat` 是BGR格式，可以这样做：

   cv::cvtColor(processed_image, processed_image, cv::COLOR_BGR2RGB);

2. **创建NCNN Mat对象**：

   ncnn::Mat ncnn_processed_image;
   ncnn_processed_image.w = processed_image.cols;
   ncnn_processed_image.h = processed_image.rows;
   ncnn_processed_image.c = 3; // 三通道
   ncnn_processed_image.data指针指向processed_image.data，即复制 cv::Mat 中的像素数据

注意这里假设 `processed_image` 是三通道的，如果不是，请根据实际情况调整 `ncnn_processed_image.c`。

3. **检查数据类型**：NCNN 支持多种数据类型，如 float16 和 float32。如果 `cv::Mat` 数据是 uint8_t 类型，你可能需要做进一步的量化或浮点化处理。例如，如果是float32：

   ncnn_processed_image.format = ncnn::DataFormat::f32; // 单精度浮点数

4. **设置NCNN Mat的数据格式**：

   ncnn_processed_image.step[0] = ncnn_processed_image.w * ncnn_processed_image.c; // 设置行步长

完成上述操作后，你就有了一个 NCNN 可以直接使用的 `ncnn::Mat` 格式的数据。