我是OpenCV的新手。最近，我在寻找将Mat转换为数组的OpenCV函数方面遇到了问题。我使用了OpenCV API中可用的.ptr和.at方法进行研究，但我无法获得正确的数据。如果可以的话，我希望能直接将Mat转换为数组（如果不行再转换为向量）。我需要OpenCV函数，因为代码必须经过Vivado HLS中的高级综合。请帮忙。
10个回答
103
如果Mat mat的内存是连续的（其所有数据都是连续的），则可以直接将其数据获取到一个1D数组中：
std::vector<uchar> array(mat.rows*mat.cols*mat.channels());
if (mat.isContinuous())
array = mat.data;
否则，您必须逐行获取其数据行，例如转换为一个二维数组：
uchar **array = new uchar*[mat.rows];
for (int i=0; i<mat.rows; ++i)
array[i] = new uchar[mat.cols*mat.channels()];
for (int i=0; i<mat.rows; ++i)
array[i] = mat.ptr<uchar>(i);
更新： 如果您使用std::vector，将会更加容易，您可以这样做：
std::vector<uchar> array;
if (mat.isContinuous()) {
// array.assign(mat.datastart, mat.dataend); // <- has problems for sub-matrix like mat = big_mat.row(i)
array.assign(mat.data, mat.data + mat.total()*mat.channels());
} else {
for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
array.insert(array.end(), mat.ptr<uchar>(i), mat.ptr<uchar>(i)+mat.cols*mat.channels());
}
}
p.s.: 对于其他类型的cv::Mat，例如CV_32F，您应该像这样做：
std::vector<float> array;
if (mat.isContinuous()) {
// array.assign((float*)mat.datastart, (float*)mat.dataend); // <- has problems for sub-matrix like mat = big_mat.row(i)
array.assign((float*)mat.data, (float*)mat.data + mat.total()*mat.channels());
} else {
for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
array.insert(array.end(), mat.ptr<float>(i), mat.ptr<float>(i)+mat.cols*mat.channels());
}
}
更新2： 对于OpenCV Mat数据的连续性，可以总结如下：
imread()、clone()或构造函数创建的矩阵将始终是连续的。- 矩阵不连续的唯一情况是它借用了现有矩阵中的数据（除非从大矩阵的ROI中创建，其借用的数据在大矩阵中是连续的，例如1.单行；2.多行与完整原始宽度）。
请查看此代码片段进行演示。
- herohuyongtao
15
31
两行搞定 :)
将Mat转换为数组
uchar * arr = image.isContinuous()? image.data: image.clone().data;
uint length = image.total()*image.channels();
矩阵转向量
cv::Mat flat = image.reshape(1, image.total()*image.channels());
std::vector<uchar> vec = image.isContinuous()? flat : flat.clone();
两者均适用于 任何 一般的 cv::Mat。
附带一个工作示例的解释
cv::Mat image;
image = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_UNCHANGED); // Read the file
cv::namedWindow("cvmat", cv::WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display.
cv::imshow("cvmat", image ); // Show our image inside it.
// flatten the mat.
uint totalElements = image.total()*image.channels(); // Note: image.total() == rows*cols.
cv::Mat flat = image.reshape(1, totalElements); // 1xN mat of 1 channel, O(1) operation
if(!image.isContinuous()) {
flat = flat.clone(); // O(N),
}
// flat.data is your array pointer
auto * ptr = flat.data; // usually, its uchar*
// You have your array, its length is flat.total() [rows=1, cols=totalElements]
// Converting to vector
std::vector<uchar> vec(flat.data, flat.data + flat.total());
// Testing by reconstruction of cvMat
cv::Mat restored = cv::Mat(image.rows, image.cols, image.type(), ptr); // OR vec.data() instead of ptr
cv::namedWindow("reconstructed", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("reconstructed", restored);
cv::waitKey(0);
扩展说明：
Mat被存储为一块连续的内存块，如果使用其中一个构造函数创建或复制到另一个Mat，则如此。要转换为数组或vector，我们需要其第一个块的地址和数组/向量长度。
指向内存块的指针
Mat::data是其内存的公共uchar指针。
但这个内存可能不是连续的。正如其他答案所解释的那样，我们可以使用mat.isContinous()检查mat.data是否指向连续的内存。除非您需要极致的效率，否则可以在O（N）时间内使用mat.clone()获取mat的连续版本。 （N =所有通道的元素数）。但是，在处理由cv :: imread（）读取的图像时，我们很少会遇到非连续的mat。
数组/向量的长度
问：应该是row*cols*channels对吧？
答案：并不总是。它可以是rows*cols*x*y*channels。
问：应该等于mat.total()吗？
答案：对于单通道mat是正确的。但对于多通道mat不是这样
由于OpenCV文档质量较差，数组/向量的长度略微棘手。我们有一个公共成员Mat::size，仅存储单个Mat的尺寸没有通道。对于RGB图像，Mat.size = [rows，cols]而不是[rows，cols，channels]。Mat.total()返回mat单个通道中的总元素数，等于mat.size值的乘积。对于RGB图像，total（）= rows * cols。因此，对于任何一般的Mat，连续内存块的长度将为mat.total() * mat.channels()。
从数组/向量重构Mat
除了数组/向量外，我们还需要原始Mat的mat.size[类似于数组]和mat.type() [int]。然后使用其中一个构造函数来接受数据指针，我们可以获得原始Mat。由于我们的数据指针指向连续的内存，因此不需要可选的步骤参数。我使用这种方法在nodejs和C ++之间传递Mat作为Uint8Array。这避免了使用node-addon-api编写cv :: Mat的C ++绑定。
参考：
- sziraqui
4
1如果矩阵不连续，那么“矩阵转向量”的建议将行不通，因为reshape会抛出异常。 - Carlos Ost
你尝试过它并且失败了吗？.clone() 确保您获得一个连续的平坦数组，稍后可以重新整形。 - sziraqui
是的，我知道。你关于克隆返回一个连续数组是正确的，但问题是你建议在克隆之前重新定义mat图像的形状，所以如果图像不连续，它将会抛出异常。不管怎样，这帮助我找到了解决方案。谢谢。 - Carlos Ost
在我的情况下，.clone().reshape(...) 解决了“不连续”的异常。 - undefined
5
这里提供的所有示例都不适用于通用情况，即N维矩阵。任何使用“行”来做假设只有列和行，而4维矩阵可能会更多。
以下是一些示例代码，将非连续的N维矩阵复制到连续的内存流中，然后将其转换回Cv :: Mat。
#include <iostream>
#include <cstdint>
#include <cstring>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char**argv)
{
if ( argc != 2 )
{
std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <Image_Path>\n";
return -1;
}
cv::Mat origSource = cv::imread(argv[1],1);
if (!origSource.data) {
std::cerr << "Can't read image";
return -1;
}
// this will select a subsection of the original source image - WITHOUT copying the data
// (the header will point to a region of interest, adjusting data pointers and row step sizes)
cv::Mat sourceMat = origSource(cv::Range(origSource.size[0]/4,(3*origSource.size[0])/4),cv::Range(origSource.size[1]/4,(3*origSource.size[1])/4));
// correctly copy the contents of an N dimensional cv::Mat
// works just as fast as copying a 2D mat, but has much more difficult to read code :)
// see https://dev59.com/E2Mk5IYBdhLWcg3w5Bzy
// copy this code in your own cvMat_To_Char_Array() function which really OpenCV should provide somehow...
// keep in mind that even Mat::clone() aligns each row at a 4 byte boundary, so uneven sized images always have stepgaps
size_t totalsize = sourceMat.step[sourceMat.dims-1];
const size_t rowsize = sourceMat.step[sourceMat.dims-1] * sourceMat.size[sourceMat.dims-1];
size_t coordinates[sourceMat.dims-1] = {0};
std::cout << "Image dimensions: ";
for (int t=0;t<sourceMat.dims;t++)
{
// calculate total size of multi dimensional matrix by multiplying dimensions
totalsize*=sourceMat.size[t];
std::cout << (t>0?" X ":"") << sourceMat.size[t];
}
// Allocate destination image buffer
uint8_t * imagebuffer = new uint8_t[totalsize];
size_t srcptr=0,dptr=0;
std::cout << std::endl;
std::cout << "One pixel in image has " << sourceMat.step[sourceMat.dims-1] << " bytes" <<std::endl;
std::cout << "Copying data in blocks of " << rowsize << " bytes" << std::endl ;
std::cout << "Total size is " << totalsize << " bytes" << std::endl;
while (dptr<totalsize) {
// we copy entire rows at once, so lowest iterator is always [dims-2]
// this is legal since OpenCV does not use 1 dimensional matrices internally (a 1D matrix is a 2d matrix with only 1 row)
std::memcpy(&imagebuffer[dptr],&(((uint8_t*)sourceMat.data)[srcptr]),rowsize);
// destination matrix has no gaps so rows follow each other directly
dptr += rowsize;
// src matrix can have gaps so we need to calculate the address of the start of the next row the hard way
// see *brief* text in opencv2/core/mat.hpp for address calculation
coordinates[sourceMat.dims-2]++;
srcptr = 0;
for (int t=sourceMat.dims-2;t>=0;t--) {
if (coordinates[t]>=sourceMat.size[t]) {
if (t==0) break;
coordinates[t]=0;
coordinates[t-1]++;
}
srcptr += sourceMat.step[t]*coordinates[t];
}
}
// this constructor assumes that imagebuffer is gap-less (if not, a complete array of step sizes must be given, too)
cv::Mat destination=cv::Mat(sourceMat.dims, sourceMat.size, sourceMat.type(), (void*)imagebuffer);
// and just to proof that sourceImage points to the same memory as origSource, we strike it through
cv::line(sourceMat,cv::Point(0,0),cv::Point(sourceMat.size[1],sourceMat.size[0]),CV_RGB(255,0,0),3);
cv::imshow("original image",origSource);
cv::imshow("partial image",sourceMat);
cv::imshow("copied image",destination);
while (cv::waitKey(60)!='q');
}
- CorvusCorax
3
不必逐行获取图像，您可以直接将其放入数组中。对于CV_8U类型的图像，您可以使用字节数组，对于其他类型，请在此处查看。
Mat img; // Should be CV_8U for using byte[]
int size = (int)img.total() * img.channels();
byte[] data = new byte[size];
img.get(0, 0, data); // Gets all pixels
- Melike
3
byte * matToBytes(Mat image)
{
int size = image.total() * image.elemSize();
byte * bytes = new byte[size]; //delete[] later
std::memcpy(bytes,image.data,size * sizeof(byte));
}
- Bogdan Ustyak
1
2虽然这段代码可能回答了问题，但是提供关于为什么和/或如何回答问题的额外上下文可以提高其长期价值。 - ryanyuyu
3
您可以使用迭代器：
Mat matrix = ...;
std::vector<float> vec(matrix.begin<float>(), matrix.end<float>());
- Amir Saniyan
0
cv::Mat m;
m.create(10, 10, CV_32FC3);
float *array = (float *)malloc( 3*sizeof(float)*10*10 );
cv::MatConstIterator_<cv::Vec3f> it = m.begin<cv::Vec3f>();
for (unsigned i = 0; it != m.end<cv::Vec3f>(); it++ ) {
for ( unsigned j = 0; j < 3; j++ ) {
*(array + i ) = (*it)[j];
i++;
}
}
现在你有一个浮点数数组。如果是8位的情况下，只需将
float更改为uchar，Vec3f更改为Vec3b，CV_32FC3更改为CV_8UC3即可。- infoclogged
4
在这种情况下，您可以使用以下代码重新创建OpenCV的Mat对象：
A = Mat(10, 10, CV_32FC3, &array); - Dániel Terbe我不确定，但我认为你可以做到。我稍后可以检查一下。所以，您想通过再次将它们转换为Mat来验证由cv :: Mat m创建的数组的转换吗？ - infoclogged
是的，我想我试过（但那是很久以前了，我不确定），而且它成功了！ - Dániel Terbe
好的，你第一条评论末尾的问号让人以为你在问问题。 - infoclogged
0
如果您知道您的img是3通道的，那么您可以尝试这段代码。
如果你想要检查 (i,j) vec3b，你可以写成：
Vec3b* dados = new Vec3b[img.rows*img.cols];
for (int i = 0; i < img.rows; i++)
for(int j=0;j<img.cols; j++)
dados[3*i*img.cols+j] =img.at<Vec3b>(i,j);
如果你想要检查 (i,j) vec3b，你可以写成：
std::cout << (Vec3b)img.at<Vec3b>(i,j) << std::endl;
std::cout << (Vec3b)dados[3*i*img.cols+j] << std::endl;
- Trucker
0
由于上面的答案在评论中提到并不太准确，但其“编辑队列已满”，因此我不得不添加正确的一行代码。
将Mat（uchar，1通道）转换为vector（uchar）：
std::vector<uchar> vec = (image.isContinuous() ? image : image.clone()).reshape(1, 1); // data copy here
将任意类型的向量转换为相同类型的Mat：
Mat m(vec, false); // false(by default) -- do not copy data
- Vit
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
原文链接
std::vector。 :-) - herohuyongtaoarray.insert复制数据时，应该将mat.cols乘以mat.channels。此外，在使用float作为模板参数时，可以省略从uchar*到float*的转换：mat.ptr<float>。 - Johnny Thundermanarray.assign(mat.datastart, mat.dataend);。给定一个随机的2D（2X10）矩阵m，调用你的 'vec2mat' 函数，vector<T> array1 = mat2vec(mat.row(0)), array2 = mat2vec(mat.row(1))，你会发现array1和array2的大小都是20，而不是10。 - ouxiaogu