opencv矩阵转eigen_cv :: Mat转换为Eigen-Matrix和back

将OpenCV的Mat转换为Eigen的Matrix可以使用以下代码：

#include <opencv2/core/eigen.hpp>
#include <Eigen/Core>
#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat cv_mat;
Eigen::MatrixXf eigen_mat;

// 将cv::Mat转换为Eigen::MatrixXf
cv::cv2eigen(cv_mat, eigen_mat);

// 将Eigen::MatrixXf转换为cv::Mat
cv::Mat cv_mat2;
cv::eigen2cv(eigen_mat, cv_mat2);

其中，cv2eigen函数将cv::Mat转换为Eigen::MatrixXf，eigen2cv函数则将Eigen::MatrixXf转换为cv::Mat。

需要注意的是，在转换过程中需要保证Mat和Matrix的类型和大小一致，否则会出现错误。

相关问题

cv::Mat和eigen::vector3d的转换

你可以使用以下代码将 `cv::Mat` 转换为 `Eigen::Vector3d`：

cv::Mat cv_mat; // 假设已经初始化并赋值
Eigen::Vector3d eigen_vec;
cv::cv2eigen(cv_mat, eigen_vec);

这里使用了OpenCV的 `cv2eigen` 函数来进行转换。注意，需要确保 `cv_mat` 是 3x1 的矩阵，否则转换将失败。

相反，要将 `Eigen::Vector3d` 转换为 `cv::Mat`，你可以使用以下代码：

Eigen::Vector3d eigen_vec; // 假设已经初始化并赋值
cv::Mat cv_mat = cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64FC1);
cv::eigen2cv(eigen_vec, cv_mat);

这里使用了OpenCV的 `eigen2cv` 函数来进行转换。同样需要注意，如果你的 `cv_mat` 不是 3x1 的矩阵，转换也会失败。

逐行解释：opencv_ml_svm: format: 3 svmType: C_SVC kernel: type: INTER gamma: 1. C: 1. term_criteria: { epsilon:1.1920928955078125e-07, iterations:1000 } var_count: 400 class_count: 34 class_labels: !!opencv-matrix rows: 34 cols: 1 dt: i

这是一个用于机器学习的支持向量机模型，使用了OpenCV库中的opencv_ml_svm模块。其中：

- format: 3 表示模型使用的是新的XML格式。
- svmType: C_SVC 表示SVM的类型是C_SVC，即分类类型的支持向量机。
- kernel: 表示SVM所使用的核函数，这里使用的是INTER类型的核函数。
- gamma: 1. 表示核函数的参数gamma的值为1.0。
- C: 1. 表示软间隔损失函数的惩罚系数C的值为1.0。
- term_criteria: 表示训练SVM时所使用的终止准则，包括最大迭代次数和精度阈值。
- var_count: 400 表示训练数据的特征数为400。
- class_count: 34 表示分类的类别数为34。
- class_labels: !!opencv-matrix 表示类别标签，这里使用的是OpenCV库中的矩阵格式来表示。其中rows表示矩阵的行数，cols表示矩阵的列数，dt表示矩阵元素的数据类型，这里为整数类型i。