OpenCV中将Mat RGBA4通道转换成RGB3通道

在OpenCV中，有一种数据结构是Mat，我们一般会定义一个frame的变量，这个变量可以是4通道的，也可以说3通道的。
前不久在一个项目中遇到了这个问题，要求是用ZED相机来实时拍摄视频并实时显示。ZED相机中的Mat是4通道的，虽然也可以调用3通道的模式，但是调用3通道的模式有问题。如果将ZED中sl转化成OpenCV格式后的image_ocv直接转换成3通道模式的话，会导致预览窗口只有一帧画面卡死，不会连续采集图像。所以将ZED相机中的sl::Mat结构(image_zed)先变成OpenCV的Mat结构(image_ocv)，然后赋值给OpenCV中的Mat(frame)，然后再将frame转换成3通道的，就就可以实现实时采集视频了。
代码如图：
下图是OpenCV中的Mat，命名frame

下图是将ZED相机中sl的Mat，命名image_zed,然后转化成OpenCV格式的Mat:image_ocv

先将image_ocv转换成frame，然后将frame变成3通道。这样不会出问题，如果将image_ocv先转换成三通道，而后赋值给frame，会只显示一帧画面。

         frame = image_ocv;//四通道->三通道cvtColor(frame, frame, COLOR_RGBA2RGB);

下面是部分代码：

 // To share data between sl::Mat and cv::Mat, use slMat2cvMat()
// Only the headers and pointer to the sl::Mat are copied, not the data itselfsl::Mat image_zed(new_width, new_height, sl::MAT_TYPE::U8_C4);cv::Mat image_ocv = slMat2cvMat(image_zed);#ifndef HAVE_CUDA // If no cuda, use CPU memorysl::Mat depth_image_zed(new_width, new_height, sl::MAT_TYPE::U8_C4);cv::Mat depth_image_ocv = slMat2cvMat(depth_image_zed);
#elseMat depth_image_zed_gpu(new_width, new_height, MAT_TYPE::U8_C4, sl::MEM::GPU); // alloc sl::Mat to store GPU depth imagecv::cuda::GpuMat depth_image_ocv_gpu = slMat2cvMatGPU(depth_image_zed_gpu); // create an opencv GPU reference of the sl::Matcv::Mat depth_image_ocv; // cpu opencv mat for display purposes
#endifchar key = ' ';while (1) {// A new image is available if grab() returns SUCCESSif (zed.grab(runtime_parameters) == sl::ERROR_CODE::SUCCESS) {// Retrieve left imagezed.retrieveImage(image, sl::VIEW::LEFT);// Retrieve depth map. Depth is aligned on the left imagezed.retrieveMeasure(depth, sl::MEASURE::DEPTH);// Retrieve colored point cloud. Point cloud is aligned on the left image.zed.retrieveMeasure(point_cloud, sl::MEASURE::XYZRGBA);// Retrieve the left image, depth image in half-resolutionzed.retrieveImage(image_zed, sl::VIEW::LEFT, sl::MEM::CPU, new_image_size);
#ifndef HAVE_CUDA // retrieve CPU -> the ocv reference is therefore updatedzed.retrieveImage(depth_image_zed, sl::VIEW::DEPTH, sl::MEM::CPU, new_image_size);
#else// retrieve GPU -> the ocv reference is therefore updatedzed.retrieveImage(depth_image_zed_gpu, VIEW::DEPTH, MEM::GPU, new_image_size);
#endif// Retrieve the RGBA point cloud in half-resolution// To learn how to manipulate and display point clouds, see Depth Sensing samplezed.retrieveMeasure(point_cloud, sl::MEASURE::XYZRGBA, sl::MEM::CPU, new_image_size);//显示相机信息if (display_map){cv::imshow("Image", image_ocv);//cv::waitKey(30);}#ifdef HAVE_CUDA// download the Ocv GPU data from Device to Host to be displayeddepth_image_ocv_gpu.download(depth_image_ocv);
#endifif (display_depth){cv::imshow("Depth", depth_image_ocv);//cv::waitKey(30);}frame = image_ocv;//四通道->三通道cvtColor(frame, frame, COLOR_RGBA2RGB);

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