cv::Mat result; cv::Mat img = cv::imread("D:\\img.jpg"); cv::hconcat(result, img, result); 崩溃怎么办，需求是result只用来接收图片拼接结果，但是不单独读取图片

你可以尝试以下代码：

cv::Mat result;
cv::Mat img = cv::imread("D:\\img.jpg");
if (result.empty()) {
    result = img.clone();
}
else {
    cv::hconcat(result, img, result);
}

在这个代码中，我们首先检查 `result` 是否为空，如果为空，我们将其初始化为 `img` 的克隆。否则，我们使用 `cv::hconcat` 将 `img` 拼接到 `result` 中。这样，即使不单独读取图片，也可以进行拼接操作。

相关问题

cv::grabCut

cv::grabCut是OpenCV中的一个图像分割算法，用于将图像分割为前景和背景。它基于图割算法，通过迭代优化来实现分割效果。具体用法如下：

void cv::grabCut(cv::InputArray img, // 输入图像
                 cv::InputOutputArray mask, // 输入输出掩码
                 cv::Rect rect, // 包含前景的矩形
                 cv::InputOutputArray bgdModel, // 背景模型
                 cv::InputOutputArray fgdModel, // 前景模型
                 int iterCount, // 迭代次数
                 int mode // 模式
                )

其中，参数说明如下：
- img：输入图像。
- mask：输入输出掩码，用于指定前景和背景的区域。
- rect：包含前景的矩形，用于初始化分割。
- bgdModel：背景模型，用于存储背景像素的统计信息。
- fgdModel：前景模型，用于存储前景像素的统计信息。
- iterCount：迭代次数，用于优化分割结果。
- mode：模式，用于指定算法的初始化方式。

具体的使用方法可以参考以下示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
    cv::Rect rect(50, 50, 200, 200);
    cv::Mat mask(image.size(), CV_8UC1, cv::GC_BGD);
    cv::Mat bgdModel, fgdModel;

    cv::grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv::GC_INIT_WITH_RECT);

    cv::Mat result;
    cv::compare(mask, cv::GC_PR_FGD, result, cv::CMP_EQ);

    cv::imshow("Result", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码将会对输入图像进行分割，将前景部分标记为白色，背景部分标记为黑色，并显示分割结果。

使用c++98实现：vector<uint8_t> img中，前四字节装int a = 1585，第四到第八字节装int b = 1568，第八字节后装一张图像经过cv::imencode(）后的数据，再从img中反向取出以上数据，a，b和图像数据

以下是使用C++98实现的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdint.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 定义变量a和b
    int a = 1585, b = 1568;

    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");

    // 对图像进行编码
    std::vector<uint8_t> img_data;
    cv::imencode(".jpg", img, img_data);

    // 将a和b转换为字节数组
    uint8_t a_bytes[4], b_bytes[4];
    *(int*)a_bytes = a;
    *(int*)b_bytes = b;

    // 将a、b和图像数据合并到一个向量中
    std::vector<uint8_t> result;
    result.reserve(8 + img_data.size());
    for (int i = 0; i < 4; ++i) result.push_back(a_bytes[i]);
    for (int i = 0; i < 4; ++i) result.push_back(b_bytes[i]);
    result.insert(result.end(), img_data.begin(), img_data.end());

    // 从向量中反向取出a、b和图像数据
    uint8_t a_bytes_out[4], b_bytes_out[4];
    for (int i = 0; i < 4; ++i) a_bytes_out[i] = result[i];
    for (int i = 0; i < 4; ++i) b_bytes_out[i] = result[4 + i];
    int a_out = *(int*)a_bytes_out;
    int b_out = *(int*)b_bytes_out;
    std::vector<uint8_t> img_data_out(result.begin() + 8, result.end());

    // 输出结果
    std::cout << "a: " << a_out << std::endl;
    std::cout << "b: " << b_out << std::endl;
    std::cout << "img size: " << img_data_out.size() << std::endl;

    return 0;
}

注意，上述代码中的`*(int*)a_bytes`和`*(int*)b_bytes`都是强制类型转换，将字节数组转换为整型。这种写法在C++98中是允许的，但是在C++11及以后的版本中被认为是不安全的。如果在实际开发中使用，请谨慎考虑。