cv::Mat3b **rgb

首先，cv::Mat3b是OpenCV库中的一个数据类型，表示一个三通道的彩色图像。其中3表示三通道，b表示每个像素点的数据类型是unsigned char。因此，cv::Mat3b可以表示一个宽、高和深度均为3的三维数组，其中每个元素都是一个3个unsigned char组成的向量，代表一个像素的RGB颜色值。

而"**rgb"则表示一个指向Mat3b类型数据的指针的指针，即一个Mat3b类型的二维数组。这种方式常用于动态申请多维数组空间，以便能够在运行时根据需要动态地调整数组大小。

相关问题

array2d<rgb_pixel> 转cv::mat 后mat是empty

在将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat` 时，需要注意两个问题：

1. `array2d<rgb_pixel>` 的存储顺序是按行存储的，而 `cv::Mat` 的存储顺序是按列存储的，因此需要进行转置操作。
2. `array2d<rgb_pixel>` 的像素值的类型是 `rgb_pixel`，而 `cv::Mat` 的像素值的类型是 `cv::Vec3b`，需要进行类型转换。

下面是一个示例代码，可以将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`：

#include <iostream>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace dlib;

int main()
{
    // 创建一个 array2d<rgb_pixel>
    array2d<rgb_pixel> img(100, 100);
    for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
        for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
            img[r][c] = rgb_pixel(r, c, 255);
        }
    }

    // 将 array2d<rgb_pixel> 转换为 cv::Mat
    cv::Mat mat(img.nc(), img.nr(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
    for (int r = 0; r < img.nr(); r++) {
        for (int c = 0; c < img.nc(); c++) {
            cv::Vec3b& pixel = mat.at<cv::Vec3b>(c, r);
            rgb_pixel& dlib_pixel = img[r][c];
            pixel[0] = dlib_pixel.blue;
            pixel[1] = dlib_pixel.green;
            pixel[2] = dlib_pixel.red;
        }
    }
    cv::transpose(mat, mat);  // 转置

    // 显示结果
    cv::imshow("image", mat);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我使用了一个简单的方法来将 `array2d<rgb_pixel>` 转换为 `cv::Mat`，也就是先创建一个空的 `cv::Mat`，然后逐个像素进行复制和类型转换。最后再使用 `cv::transpose` 将 `cv::Mat` 转置，以满足存储顺序的要求。

如果你还是遇到了 `cv::Mat` 是空的问题，可以检查一下你的 `array2d<rgb_pixel>` 是否为空，以及是否正确地转换为了 `cv::Mat`。

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

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。