从Matlab传输图像到OpenCV IplImage

Question

从Matlab传输图像到OpenCV IplImage

matlabopencv

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我在Matlab中有一张图片:

img = imopen('image.jpg')

它返回一个uint8数组，高度x宽度x通道数(3个通道: RGB)。

现在我想使用OpenCV对其进行一些操作，所以我编写了一个MEX文件，该文件将图像作为参数，并从中构建了一个IplImage：

#include "mex.h"
#include "cv.h"

void mexFunction(int nlhs, mxArray **plhs, int nrhs, const mxArray **prhs) {
    char *matlabImage = (char *)mxGetData(prhs[0]);
    const mwSize *dim = mxGetDimensions(prhs[0]);

    CvSize size;
    size.height = dim[0];
    size.width = dim[1];

    IplImage *iplImage = cvCreateImageHeader(size, IPL_DEPTH_8U, dim[2]);
    iplImage->imageData = matlabImage;
    iplImage->imageDataOrigin = iplImage->imageData;

    /* Show the openCV image */
    cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("mainWin", iplImage);
}

这个结果看起来完全错误，因为OpenCV使用与Matlab不同的约定来存储图像（例如，它们交错颜色通道）。

有人能解释一下这些约定的差异，并提供一些指针以正确显示图像吗？

- Marijn van Vliet

最好的方法可能是将文件名传递给MEX，让OpenCV负责从文件中加载图像。 - Paul R

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http://mirone.googlecode.com/svn/tags/1.3.0/mex/cvcolor_mex.c - karlphillip

是的，让OpenCV负责加载图像会更容易。然而，我想要实现的是创建一个matlab MEX文件，使用这个库在GPU上进行SURF关键点检测： http://www.mis.tu-darmstadt.de/surf 该库需要一个IplImage作为输入。使用场景将是有人在Matlab中进行图像操作，然后通过SURF库运行结果，并在Matlab中愉快地使用结果。 - Marijn van Vliet

4个回答

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尝试使用由Kota Yamaguchi开发的库： http://github.com/kyamagu/mexopencv 它定义了一个名为'MxArray'的类，可以执行从MATLAB mxArray变量到OpenCV对象（以及从OpenCV到MATLAB）的所有类型转换。例如，此库可以在mxArray和cv::Mat数据类型之间进行转换。顺便说一句，如果您使用OpenCV的C++ API，则IplImage不再相关，最好使用cv::Mat。

注意：如果使用该库，请确保使用库中的MxArray.cpp文件编译您的mex函数；您可以在MATLAB命令行中使用以下命令完成：

    mex yourmexfile.cpp MxArray.cpp

- Alexey

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您可以使用mxGetDimensions和mxGetNumberOfDimensions来优化程序，以获取图像的大小，并使用mxGetClassID更准确地确定深度。

我想做同样的事情，但我认为最好使用matlab dll和calllib来完成。我不会在opencv格式或matlab中进行图像转换，因为这会很慢。这是matlab openCV的最大问题之一。我认为opencv2.2有一些很好的解决方案。看起来opencv社区已经为Octave完成了一些类似的解决方案，但我仍然不理解它们。他们在某种程度上使用了opencv的c++功能。

- Alessandro

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也许您可以观看该实现：http://code.google.com/p/j-ml-contrib/source/browse/ (cvlib_mex.zip)。我不是很喜欢它，因为mex开头的字符串解析和所有深度版本的实现。我认为用一点点脑力，用C++可以做得更好。 - Alessandro

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根据OpenCV中图像矩阵是如何存储在内存中的答案，我们可以仅使用Opencv Mat操作来实现它！

C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0)
C++: void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst)

然后，Mex C/C++ 代码如下：

#include "mex.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#define uint8 unsigned char

 void mexFunction(int nlhs, mxArray *out[], int nrhs, const mxArray *input[])
{

    // assume the type of image is  uint8
    if(!mxIsClass(input[0], "uint8"))
    {
        mexErrMsgTxt("Only image arrays of the UINT8 class are allowed.");
        return;
    }

    uint8* rgb = (uint8*) mxGetPr(input[0]);
    int* dims = (int*) mxGetDimensions(input[0]);

    int height = dims[0];
    int width = dims[1];
    int imsize = height * width;


    cv::Mat imR(1, imsize, cv::DataType<uint8>::type, rgb);
    cv::Mat imG(1, imsize, cv::DataType<uint8>::type, rgb+imsize);
    cv::Mat imB(1, imsize, cv::DataType<uint8>::type, rgb+imsize + imsize);

    // opencv is BGR and matlab is column-major order
    cv::Mat imA[3];
    imA[2] = imR.reshape(1,width).t();
    imA[1] = imG.reshape(1,width).t();
    imA[0] = imB.reshape(1,width).t();

    // done! imf is what we want!
    cv::Mat imf; 
    merge(imA,3,imf);

}

- qun

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可以查看英文原文，
原文链接

- Marijn van Vliet · Accepted Answer

在做了有趣的图像格式转换（）一整天后，我现在可以回答自己的问题了。

Matlab将图像存储为三维数组：高度×宽度×颜色 OpenCV将图像存储为二维数组：(颜色×宽度)×高度

此外，为了获得最佳性能，OpenCV使用零填充对图像进行补齐，以使行始终对齐于32位块。

我已经在Matlab中完成了转换。

function [cv_img, dim, depth, width_step] = convert_to_cv(img)

% Exchange rows and columns (handles 3D cases as well)
img2 = permute( img(:,end:-1:1,:), [2 1 3] );

dim = [size(img2,1), size(img2,2)];

% Convert double precision to single precision if necessary
if( isa(img2, 'double') )
    img2 = single(img2);
end

% Determine image depth
if( ndims(img2) == 3 && size(img2,3) == 3 )
    depth = 3;
else
    depth = 1;
end

% Handle color images
if(depth == 3 )
    % Switch from RGB to BGR
    img2(:,:,[3 2 1]) = img2;

    % Interleave the colors
    img2 = reshape( permute(img2, [3 1 2]), [size(img2,1)*size(img2,3) size(img2,2)] );
end

% Pad the image
width_step = size(img2,1) + mod( size(img2,1), 4 );
img3 = uint8(zeros(width_step, size(img2,2)));
img3(1:size(img2,1), 1:size(img2,2)) = img2;

cv_img = img3;

% Output to openCV
cv_display(cv_img, dim, depth, width_step);

将此转换为IplImage的代码位于MEX文件中：

#include "mex.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"

#define IN_IMAGE prhs[0]
#define IN_DIMENSIONS prhs[1]
#define IN_DEPTH prhs[2]
#define IN_WIDTH_STEP prhs[3]

void mexFunction(int nlhs, mxArray **plhs, int nrhs, const mxArray **prhs) {
    bool intInput = true;

    if(nrhs != 4)
        mexErrMsgTxt("Usage: cv_disp(image, dimensions, depth, width_step)");

    if( mxIsUint8(IN_IMAGE) )
        intInput = true;
    else if( mxIsSingle(IN_IMAGE) )
        intInput = false;
    else 
        mexErrMsgTxt("Input should be a matrix of uint8 or single precision floats.");

    if( mxGetNumberOfElements(IN_DIMENSIONS) != 2 )
        mexErrMsgTxt("Dimension vector should contain two elements: [width, height].");

    char *matlabImage = (char *)mxGetData(IN_IMAGE);

    double *imgSize = mxGetPr(IN_DIMENSIONS);
    size_t width = (size_t) imgSize[0];
    size_t height = (size_t) imgSize[1];

    size_t depth = (size_t) *mxGetPr(IN_DEPTH);
    size_t widthStep = (size_t) *mxGetPr(IN_WIDTH_STEP) * (intInput ? sizeof(unsigned char):sizeof(float));

    CvSize size;
    size.height = height;
    size.width = width;

    IplImage *iplImage = cvCreateImageHeader(size, intInput ? IPL_DEPTH_8U:IPL_DEPTH_32F, depth);
    iplImage->imageData = matlabImage;
    iplImage->widthStep = widthStep;
    iplImage->imageDataOrigin = iplImage->imageData;

    /* Show the openCV image */
    cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("mainWin", iplImage);
}