OpenCV Mat与uchar*指针相互转换赋值

最新推荐文章于 2023-06-06 11:25:47 发布
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本文详细介绍了如何将uchar*类型的数组转换为OpenCV的Mat对象，以及反向转换的方法。对于灰度图和彩色图的不同处理方式进行了说明，确保图像正确显示。同时，强调了转换过程中需要注意的参数匹配和数据类型要求。

将uchar*数组内容赋值到OpenCV Mat中时，可以利用如下操作完成转换：

uchar* data = [...];
Mat src(rect_height, rect_width, CV_8UC1, data);//为了显示图片 先改为mat类型
imshow("image", src);
waitKey(0);

相关参数说明：

1、当图像为灰度图像时，用CV_8UC1；当图像为三通道彩色图像时，用CV_8UC3，否则会显示错位。

2、参数顺序是高、宽，大小也要对应；

3、data需要是unsigned char类型的一维数组，不能是整型或其他。

cv::mat转unsigned char*

unsigned char *data = matImg.data;    // Mat => unsigned char*

 

【65】OpenCV C++实战篇——OpenCV中 unsigned char* ， BYTE* ，Mat图像 相互转换，Mat和vector互转，数据类型转换
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
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本文介绍了OpenCV中BYTE和uchar类型（本质相同）与Mat类型的相互转换方法，包括BYTE*/unsigned char转Mat、Mat转BYTE/unsigned char*，以及Mat与vector互转的实现。同时列举了OpenCV常见的数据类型（如8/16/32位整型和浮点型）及其对应的IplImage和Mat类型标识。最后提到数据类型转换时需要处理精度问题，如8位转16位需乘以257。文章提供了C++代码示例，涵盖图像处理中常用的数据类型转换场景。
【18】OpenCV C++实战篇——Mat矩阵解析 Mat类赋值，单/双/三通道 Mat赋值
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
11-09 2096
OpenCV中的Mat类是处理图像和矩阵的核心数据结构。文章详细介绍了Mat类的多种构造函数和常用方法，包括创建全0/全1矩阵、单位矩阵，以及获取矩阵维度、行数、列数等属性。通过示例代码展示了如何为单通道和多通道矩阵赋值，并比较了不同数据类型（如uchar、float）的赋值效果。特别指出，对于多通道矩阵，系统会自动填充未赋值的通道。文章还讲解了成员变量如cols、rows、data的用法，以及release函数释放内存的作用，为OpenCV图像处理提供了实用的基础操作指南。
图像指针与矩阵格式转换——Mat转uchar*及uchar*转Mat代码实现
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04-11 600
本篇文章实现RGB3通道图像Mat转uchar及uchar转Mat，编程环境：vs2013,opencv2.4.13 ，由于OpenCV读入和显示都是BGR类型，本文显示图像也用的BGR格式，若需换成RGB，程序中有对应替换程序。对于彩色图像中的一行，每列中有3个uchar元素，这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector，在OpenCV中用 Vec3b 来命名。
char 、 unsigned char 互相转化
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06-19 1万+
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通常情况下，在同一个opencv项目传递cv::Mat可直接通过const cv::Mat& img这种方式传递，但是如果需要进行跨语言传递，比如C++传递到C#或者C#传递到C++，那么通常这种情况下需要将cv::Mat转换为内存指针比如unsigned char指针或者float指针进行传递。我们可以将第1节中的代码进行修改，不使用动态数组，而是改用使用std::vector，这样就不用太在意内存泄漏的问题。我们可以写一个模板的方法完成cv::Mat与不同类型的std::vector之间的相互转换。
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<think>嗯，用户想在OpenCV中将void*指针转换成Mat对象。首先，我需要回忆一下Mat的数据结构和相关方法。Mat是OpenCV中用来存储图像和矩阵的主要数据结构，通常包含头信息和指向数据的指针。用户提到的void*可能是指向原始数据的指针，比如从其他库或者硬件获取的数据。 首先，用户需要确定数据的类型、尺寸和通道数。因为Mat需要知道这些信息才能正确解析数据。例如，如果数据是8位的无符号整数（CV_8U），尺寸是640x480，通道数为3（比如RGB图像），那么可以用Mat的构造函数来创建。 接下来，可能需要使用Mat的构造函数，传入尺寸、类型和void*指针。例如，Mat(int rows, int cols, int type, void* data)。但要注意，这样的Mat并不会复制数据，而是直接使用用户提供的指针。如果原始数据被释放，Mat会指向无效的内存，所以这种情况下需要确保数据生命周期足够长。 另外，用户可能需要复制数据到Mat中，避免悬空指针的问题。这时候可以用clone()方法或者copyTo()函数。例如，先创建一个Mat头，然后复制数据到新的内存空间。 还要考虑数据对齐的问题。OpenCV的Mat默认数据是连续的，但如果用户的数据有特定的步长（stride），需要在构造函数中指定step参数。例如，Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AutoStep())。 另外，convertTo()函数可以转换数据类型，但用户的问题是关于指针转换，可能需要先创建正确的Mat头，再处理类型转换。 可能还需要注意颜色通道的顺序，比如RGB还是BGR，这会影响数据的解析是否正确。 参考引用中的cvarrToMat函数，用户可能需要类似的方法将CvMat或IplImage转换为Mat，但这里是void*，所以可能需要手动构造Mat头。 总结步骤：确定数据参数（类型、尺寸、通道），使用Mat构造函数创建头，根据需要复制数据，处理数据连续性和对齐，确保数据有效期内Mat可用。</think>在OpenCV中将`void*`指针转换为`Mat`对象需要明确数据类型、图像尺寸和通道数，具体实现步骤如下： ### 1. 确定数据类型和图像参数 - **数据类型**：明确指针指向的数据类型（如`uchar`对应CV_8U，`float`对应CV_32F） - **图像尺寸**：确定图像的宽度、高度和通道数 - **内存连续性**：确认数据是否连续存储（影响`step`参数设置） ### 2. 使用Mat构造函数直接封装 ```cpp // 示例：封装640x480的3通道uchar图像 void* pData = ...; // 外部获取的指针 int width = 640; int height = 480; Mat matImg(height, width, CV_8UC3, pData); // 直接使用外部内存 ``` ⚠️ **注意**：此方式创建的`Mat`对象不会复制数据，需确保原始指针生命周期长于`Mat`对象[^3] ### 3. 深度复制数据（推荐） ```cpp // 创建空Mat并拷贝数据 Mat matCopy(height, width, CV_8UC3); memcpy(matCopy.data, pData, height * width * 3 * sizeof(uchar)); // 或者使用clone() Mat matHeader(height, width, CV_8UC3, pData); Mat matClone = matHeader.clone(); ``` ### 4. 处理非连续内存 当数据存在行填充（padding）时需指定`step`参数： ```cpp size_t step = width * 3 + 4; // 假设每行有4字节填充 Mat matWithStep(height, width, CV_8UC3, pData, step); ``` ### 5. 类型转换 如需转换数据类型，应使用`convertTo()`： ```cpp Mat floatMat; matImg.convertTo(floatMat, CV_32FC3); // 转换为浮点型 ``` ### 6. 验证结果 ```cpp if(matImg.empty()) { std::cerr << "转换失败：Mat对象为空" << std::endl; } std::cout << "图像尺寸：" << matImg.size() << " 通道数：" << matImg.channels() << " 深度：" << matImg.depth() << std::endl;[^1] ```
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