OpenCV实现Mat与vector，Mat与数组互转

OpenCV实现Mat与vector互转

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80253066

1、Mat与vector互转

下面是鄙人实现的Mat与vector互转的方法，需要注意的是vector转Mat时，使用reshape()后，必须clone()一份，否则返回的结果出错，关于这方面的原因，可以参考鄙人的博客：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80252853

#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;/***************** Mat转vector **********************/
template<typename _Tp>
vector<_Tp> convertMat2Vector(const Mat &mat)
{return (vector<_Tp>)(mat.reshape(1, 1));//通道数不变，按行转为一行
}/****************** vector转Mat *********************/
template<typename _Tp>
cv::Mat convertVector2Mat(vector<_Tp> v, int channels, int rows)
{cv::Mat mat = cv::Mat(v);//将vector变成单列的matcv::Mat dest = mat.reshape(channels, rows).clone();//PS：必须clone()一份，否则返回出错return dest;
}int main()
{/* char ->CV_8SC* unsigned char,uchar ->CV_8UC* unsigned short int,ushort->CV_16UC* short int->CV_16SC* int   ->CV_32SC* float ->CV_32FC* double->CV_64FC*/uchar arr[4][3] = { { 1, 1,1 },{ 2, 2,2 },{ 3, 3,3 },{ 4,4, 4 } };cv::Mat srcData(4, 3, CV_8UC1, arr);cout << "srcData=\n" << srcData << endl;vector<uchar> v = convertMat2Vector<uchar>(srcData);cv::Mat dest = convertVector2Mat<uchar>(v, 1, 4);//把数据转为1通道，4行的Mat数据cout << "dest=\n" << dest << endl;system("pause");waitKey();return 0;
}

运行结果：

srcData=
[  1,   1,   1;2,   2,   2;3,   3,   3;4,   4,   4]
dest=
[  1,   1,   1;2,   2,   2;3,   3,   3;4,   4,   4]

2、Mat与数组互转

利用Mat来存储数据，避免使用数组等操作

cv::Mat mean = (cv::Mat_<float>(2, 1) << 0.4404, 0.3111);
cout << "mean=" << mean << endl;
float a=mean.at<float>(0, 0);
float b = mean.at<float>(0, 0);

将数组内容传递给Mat，示例代码：

unsigned char cbuf[height][width];
cv::Mat img(height, width, CV_8UC1, (unsigned char*)cbuf);

将Mat中的内容传递给数组，如果Mat中的数据是连续的，那么对于传递到一维vector我们可以这样：

std::vector<uchar> array(mat.rows*mat.cols);
if (mat.isContinuous())array = mat.data;

同样的，传递到一维数组我们可以这样

unsigned char *array=new unsigned char[mat.rows*mat.cols];if (mat.isContinuous())array = mat.data;

对于二维vector的传值，我们可以这样处理

uchar **array = new uchar*[mat.rows];
for (int i=0; i<mat.rows; ++i)array[i] = new uchar[mat.cols];for (int i=0; i<mat.rows; ++i)array[i] = mat.ptr<uchar>(i);

RGB图与数组转换（3维矩阵）

    BYTE* iPtr = new BYTE [height*width*3];for(int i=0;i<height;i++){for(int j=0;j<width;j++){for(int k=0;k<3;k++){iPtr[i*width*3+j*3+k] = img.at<Vec3b>(i,j)[k];}}}

其中，img是一个3维uchar的Mat，Vec3b代表3个uchar，对于灰度图、4维矩阵等，只要把通道数和at的数据类型改一下就可以套用以上格式。还有一点千万注意，Mat的（i，j）是按（行，列）的规则，而图像中则是（高，宽），跟Size(x,y)，Rect(x,y)的（x，y）是不同的

4字节对齐的情况

http://lib.csdn.net/article/opencv/24030

但如果图像大小不是4的整数倍，某些场合下不能直接使用Mat::data。因为图像在OpenCV里的存储机制问题，行与行之间可能有空白单元（一般是补够4的倍数或8的倍数，称为padding。这些空白单元对图像来说是没有意思的，只是为了在某些架构上能够更有效率，比如intel MMX可以更有效的处理那种个数是4或8倍数的行。Mat提供了一个检测图像是否连续的函数isContinuous()。当图像连通时，我们就可以把图像完全展开，看成是一行。此时调用Mat::ptr<>()方法就等价于Mat::data：

int nr=image.rows;
int nc=image.cols;
if(image.isContinuous())  {  nr=1;  nc=nc*image.rows*image.channels();  }   for(int i=0;i<nr;i++)  {       const uchar* inData=image.ptr<uchar>(i);         uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(i);        for(int j=0;j<nc;j++)  {  *outData++=*inData++;  }  }

例如保存BMP格式的图像时，BMP要求图像数据按四字节对齐，此时就需要对Mat中的数据进行补零
对齐方法就是在每一行尾部补零，零的个数可能是1~3个

但其实大部分时候，Mat的内存都是连续的，只有极个别时候需要担心这个问题，这里有说明，和这里