cv::resize可以使用指针吗？

`cv::resize`函数本身并不直接支持使用指针作为输入参数。它通常用于调整图像尺寸，其接受`cv::Mat`对象作为输入。如果想要将一个内存中的图像数据传递给`cv::resize`，你需要先创建一个临时的`cv::Mat`对象来存储原始数据，然后再调用该函数。

对于将OpenCV CUDA的`GpuMat`类型数据转换到CPU上的`cv::Mat`以便于后续操作，包括`cv::resize`，你需要通过CUDA API进行复制。这通常涉及到两个步骤：

1. 使用CUDA的设备内存与主机内存之间的复制（例如使用`cudaMemcpy`）[^1]。

cv::cuda::GpuMat gpuImage;
// ... 前面部分加载GPU图像
cv::Mat cpuImage; // CPU上的临时Mat对象
cv::cuda::copyTo(gpuImage, cpuImage); // 将GpuMat的数据复制到cpuImage上
cv::resize(cpuImage, resizedCPUImage, cv::Size(newWidth, newHeight)); // 现在可以对cpuImage进行resize操作

2. 完成CPU上的操作后，如果需要将结果返回到GPU，可以再次执行反向复制(`cv::cuda::copyFrom_cpu`)。

请注意，这种操作会涉及性能损耗，因为频繁的设备主机间数据交换可能会影响整体效率。如果你的目标是GPU加速，最好直接利用TensorRT或其他深度学习框架的接口进行图像预处理。

相关问题

cv::resize 指针

`cv::resize` 是 OpenCV 中用于图像缩放的方法，它通常处理的是 `cv::Mat` 类型的图像矩阵，而不是指针。然而，在 CUDA 加速环境下，如果你有一个 `cv::cuda::GpuMat`（CUDA 设备上的 OpenCV 图像矩阵）并且想要在 GPU 上执行 `resize`，通常的做法是先将数据从 CPU 的 `cv::Mat` 转移到 GPU 的 `cv::cuda::GpuMat`，然后在 GPU 上调用相应的 CUDA 内核来完成缩放操作。

示例代码可能如下所示[^1]:

// 假设你已经有一个 cv::Mat 和 cv::cuda::GpuMat 对象
cv::Mat cpuImage; // 读取并初始化CPU图像
cv::cuda::GpuMat gpuImage; // 初始化GPU图像

// 将 CPU 图像复制到 GPU
cv::cvtColor(cpuImage, cpuImage, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::cuda::copyTo(gpuImage, cpuImage);

// 在 GPU 上调用 resize 函数 (假设 resizeKernel 是预编译的 CUDA 函数)
resizeKernel<<<blockCount, blockDim>>>(gpuImage, outputGpuImage, dsize, interpolationMethod);

// 然后从 GPU 返回结果到 CPU
cv::cuda::GpuMat resizedCpuImage;
cv::cuda::copyTo(resizedCpuImage, outputGpuImage);
cv::Mat resizedImage;
resizedCpuImage.download(resizedImage);

请注意，实际的代码可能需要根据你的具体需求和库的实现调整细节。

cv::resize(img, re, re.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);指针实现

`cv::resize()` 函数用于调整OpenCV中的图像大小。它接受三个参数：源图像（img），目标图像（re）以及缩放因子。在这里的指针实现中，`cv::INTER_LINEAR` 参数表示采用线性插值来平滑地调整图像尺寸。

// 假设我们有一个源图像 Mat srcImg;
cv::Mat srcImg; // 替换成实际的图像

// 定义新的图像尺寸
int rows_new = 200; // 新的高度
int cols_new = 300; // 新的宽度

// 创建一个新的 Mat 对象来存储调整后的图像，但不立即初始化其内容
cv::Mat resizedImg(re.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(0));

// 使用 resize 函数并传递指针，步骤如下：
cv::resize(srcImg, resizedImg.ptr<uchar>(), cv::Size(cols_new, rows_new),
           0, 0, cv::INTER_LINEAR);

// 注意，ptr<uchar>() 是为了直接访问像素数据，而不是创建一个新的 Mat 实例
// 这样可以节省内存，因为 resampledImg 已经有足够的空间容纳新图像

// 此时 resizedImg 就包含了按 INTER_LINEAR 插值方式缩放后的图像