OpenCV中Mat属性step,size,step1,elemSize,elemSize1

Mat的step,size,step1,elemSize,elemSize1这几个属性非常容易混淆。 OpenCV的官方参考手册也没有解释清楚这几个概念。

前一段时间研究了一下每个属性的含义,如果有什么错误,欢迎大家指正。

step1(i):每一维元素的通道数

step[i]:每一维元素的大小,单位字节

size[i]:每一维元素的个数

elemSize():每个元素大小,单位字节

elemSize1():每个通道大小,单位字节

这个解释可能有点抽象,结合示例程序和示意图解释这几个概念


void Learn_Mat_Definiton()//测试一下step[]的各个维度大小
{

	//Demo1(3维矩阵)///
	printf("//Demo1(3维矩阵)\n");
	//最后面的两个数:(行,列),确定了一个面
	//是一个依次降维的过程
	//8,10组成了面,5个面,组成了立方体
	int matSize[] = {5,8,10};//每一维元素的个数:8:行,10:列
	Mat mat1(3,matSize, CV_16UC3, Scalar::all(0));

	//求step[i]的大小:每一维元素的大小(单位字节)
	printf("\n///step[i]的大小//\n");
	printf("step[0]:%d\n",mat1.step[0]);//480:面的大小(第一维)
	printf("step[1]:%d\n",mat1.step[1]);//60:线的大小(第二维)
	printf("step[2]:%d\n",mat1.step[2]);//6:点的大小(第三维)

	//求size[i]:每一维元素的个数
	printf("\n///size[i]的大小///\n");
	printf("size[0]:%d\n",mat1.size[0]);//5:面
	printf("size[1]:%d\n",mat1.size[1]);//8:线
	printf("size[2]:%d\n",mat1.size[2]);//10:点

	//求step1(i):每一维元素的通道数
	printf("\n///step1(i)的大小///\n");
	printf("step1(0):%d\n",mat1.step1(0));//240:面
	printf("step1(1):%d\n",mat1.step1(1));//30:线
	printf("step1(2):%d\n",mat1.step1(2));//3:点

	//求elemSize:每个元素的大小(单位字节)
	printf("\n///elemSize的大小///\n");
	printf("elemSize:%d\n",mat1.elemSize());//6:每个元素的大小

	//求elemSize1:每个通道的大小(单位字节)
	printf("\n///elemSize1的大小///\n");
	printf("elemSize1:%d\n",mat1.elemSize1());//2:每个通道的大小
}

程序结果


这里我们定义了一个三维矩阵

int matSize[] = {5,8,10};//每一维元素的个数:8:行,10:列

Mat mat1(3,matSize, CV_16UC3, Scalar::all(0));

示意图如下图


每一维的元素表示什么意思呢?

这里我们以空间几何的角度来解释,能够更加容易理解一点。

三维矩阵,一共有三维,我们分别类比为

面:每个二维矩阵,表示第1维的元素

线:矩阵的每一行,表示第2维的元素

点:矩阵中每行的每个元素,表示第3维的元素


那么这样子就可以解释清楚每一维元素的含义了。

以step[i]为例

step[0]:面的大小,第1维的元素的大小,也就是二维矩阵的大小,一个二维矩阵有8行,所以step[0]=step[1]*8=480

step[1]:线的大小,第2维的元素的大小,也就是二维矩阵每一行的大小,由于每个元素大小为6,每行有10个元素,所以step[1]=10*6=60

step[2]:点的大小,第3维的元素的大小,这里矩阵的每个元素类型为CV_16UC3,所以step[2]=2*3=6个字节


这里注意:

1.step的大小是字节

2.注意下标与维数的对应关系:下标2对应点,1对应线,0对应面

3.矩阵有几维,step[]数组就有几个元素,如3维,则有3个元素,step[0],step[1],step[2].分别对应面,线,点
只要记住,最后一个总是表示点,然后依次向前为线,面...

4.第2,3 点 ,对于size和step1()也一样。

step1(i)和size[]与step[i]原理相同。


elemSize  表示每个元素的大小(单位字节),每个元素可能有多个通道,示例中,每个元素有三个通道,而每个通道类型为CV_16U,算3个通道的总数, 2*3=6

elemSize1 每个通道的大小(单位字节),CV_16=2字节


下面给出一个图像中的示例

void Test()
{

        /Demo2(512*512二维图像)///
	printf("\n\n///Demo2(512*512二维图像)//\n");
	Mat mat2=imread("D:/Image/Color/Lena512.bmp",-1);//512*512的彩色Lena图
	
	//step[i]
	printf("\n///step[i]的大小///\n");
	printf("step[0]:%d\n",mat2.step[0]);//1536:线
	printf("step[1]:%d\n",mat2.step[1]);//3:点

	//size[i]
	printf("\n///size[i]的大小///\n");
	printf("size[0]:%d\n",mat2.size[0]);//512:线
	printf("size[1]:%d\n",mat2.size[1]);//512:点

	//step1(i)
	printf("\n///step1(i)的大小///\n");
	printf("step1(0):%d\n",mat2.step1(0));//1536:第一维的通道数
	printf("step1(1):%d\n",mat2.step1(1));//3:第二维的通道数

	//elemSize
	printf("\n///elemSize的大小///\n");
	printf("elemSize:%d\n",mat2.elemSize());//3:每个元素的大小

	//elemSize1
	printf("\n///elemSize1的大小///\n");
	printf("elemSize1:%d\n",mat2.elemSize1());//1:每个通道的大小,也就是单通道数据类型
}




 

结果


读者可以自行分析一下结果



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<think>嗯,用户问的是在Android中如何将OpenCVMat转换成ByteArray。我需要先回顾一下OpenCV在Android中的使用情况。OpenCVMat对象是用来存储图像数据的,而ByteArray在Android中通常是指byte[]数组,用户可能需要这个数组来进行其他操作,比如传输、保存或者处理。 首先,用户可能已经有一个Mat对象,想要获取其数据。Mat类有一个方法叫做get(),但可能需要正确的参数来获取数据。或者,可能需要将Mat转换为Bitmap,然后再转换为ByteArray。不过用户明确提到使用OpenCVMat转ByteArray,可能更希望直接转换,而不是通过Bitmap中间步骤。 接下来,我需要确认Mat的数据类型和通道数。例如,如果是8UC4(RGBA)、8UC3(RGB或BGR),或者8UC1(灰度)。不同的格式会影响如何提取数据。Mat对象有一个put()方法,可以将数据存入ByteBuffer或者byte数组。或者,使用Mat的dataAddr()获取数据指针,然后将数据复制到byte数组中。 另外,要注意Mat的连续性。如果Mat是连续的,那么数据在内存中是连续存储的,可以直接复制;否则可能需要先调整。可以使用Mat.isContinuous()检查,或者用Mat.reshape()来确保连续性。 然后,考虑如何将Mat的数据复制到byte数组中。在Java中,可能需要使用ByteBuffer,通过Mat.get()方法将数据放入ByteBuffer,然后转换为byte数组。或者直接使用Mat.toArray()方法?不过OpenCVMat在Java中的API可能没有toArray(),可能需要其他方式。 例如,如果Mat是8UC1,每个像素一个字节,那么数据的大小就是rows*cols*1。对于8UC3,则是rows*cols*3。因此,创建一个byte数组,大小为total() * elemSize(),然后使用get方法将数据存入数组。 还需要处理可能的异常情况,比如Mat为空或者数据类型不是8U的类型,这时候需要提醒用户检查输入。 另外,用户可能希望示例代码,这样他们可以直接应用到自己的项目中。需要给出具体的步骤,比如检查Mat类型,创建byte数组,使用get方法填充数组,并处理连续性问题。 可能还需要解释不同颜色空间的转换,比如如果Mat是BGR格式,而用户需要RGB,可能需要额外的处理,但用户的问题主要是转换到ByteArray,而不是颜色空间的转换。 最后,提醒用户注意内存管理和性能问题,比如处理大图像时的内存分配,或者使用更高效的方法如直接访问数据地址,但在Java中可能受限制,可能需要使用JNI或者其他方法。不过大部分情况下,使用Mat.get()方法已经足够。</think>在Android中将OpenCV的`Mat`对象转换为`byte[]`数组需要理解图像数据的内存布局,以下是详细实现方法和注意事项: --- ### 一、核心转换原理 1. **数据结构对应关系** $$ \text{Mat} \rightarrow \text{连续内存块} \rightarrow \text{byte[]} $$ - `Mat`对象包含维度、类型和数据指针 - `byte[]`需要与Mat的像素数据完全对应 2. **关键参数计算** - 总字节数 = 行数 $\times$ 每行字节数(stride) $$ \text{byteSize} = \text{mat.rows()} \times \text{mat.cols()} \times \text{CvType通道数转换系数} $$ --- ### 二、标准转换代码 ```java // 检查Mat有效性 if (mat.empty()) { throw new IllegalArgumentException("输入Mat为空"); } // 创建目标数组 int byteCount = mat.rows() * mat.cols() * mat.channels(); byte[] byteArray = new byte[byteCount]; // 执行数据拷贝(自动处理连续性问题) mat.get(0, 0, byteArray); ``` --- ### 三、不同数据类型的处理 | Mat类型 | 说明 | 转换注意事项 | |-------------------|---------------------|----------------------------| | `CV_8UC1` (灰度图) | 1通道,每像素1字节 | 直接对应byte数组 | | `CV_8UC3` (BGR) | 3通道,每像素3字节 | 注意颜色顺序(BGR而非RGB) | | `CV_8UC4` (BGRA) | 4通道带透明度 | 需要处理alpha通道 | | `CV_32F`等浮点类型 | 需特殊处理 | 需要类型转换(可能丢失精度) | --- ### 四、性能优化技巧 1. **内存连续性检测** ```java if (!mat.isContinuous()) { mat = mat.clone(); // 保证内存连续 } ``` 2. **直接访问数据地址(Native层优化)** ```java ByteBuffer buffer = mat.getNativeObjAddr(); byte[] byteArray = new byte[buffer.remaining()]; buffer.get(byteArray); ``` 3. **使用预分配内存池** ```java // 复用byte数组 private byte[] mReusableBuffer; if (mReusableBuffer == null || mReusableBuffer.length != byteCount) { mReusableBuffer = new byte[byteCount]; } mat.get(0, 0, mReusableBuffer); ``` --- ### 五、典型问题排查 1. **数组大小不符** - 现象:`ArrayIndexOutOfBoundsException` - 检查:`mat.channels()`是否匹配实际数据通道数 2. **颜色异常** - 现象:图像显示颜色错误 - 检查:是否混淆BGR与RGB顺序,使用`Imgproc.cvtColor()`转换颜色空间 3. **数据错位** - 现象:图像出现斜纹或错位 - 处理:验证`mat.step1()`与数组索引计算是否一致 --- ### 六、应用场景示例 ```java // 人脸检测后获取ROI区域数据 Mat faceROI = new Mat(frame, rect); byte[] faceData = new byte[faceROI.total() * faceROI.channels()]; faceROI.get(0, 0, faceData); // 传输到网络服务 networkService.sendImageData(faceData, faceROI.cols(), faceROI.rows(), faceROI.type()); ``` --- ### 七、进阶扩展 1. **与Bitmap互转** ```java // Mat转Bitmap Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(mat.cols(), mat.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(mat, bmp); // Bitmap转byte[] ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(bmp.getByteCount()); bmp.copyPixelsToBuffer(buffer); byte[] bitmapBytes = buffer.array(); ``` 2. **JNI层直接访问**(性能关键场景) ```cpp // native方法声明 JNIEXPORT jbyteArray JNICALL Java_com_example_MatConverter_convertMatToByteArray( JNIEnv *env, jobject thiz, jlong matAddr) { Mat* mat = (Mat*) matAddr; jbyteArray result = env->NewByteArray(mat->total() * mat->elemSize()); env->SetByteArrayRegion(result, 0, mat->total() * mat->elemSize(), (jbyte*) mat->data); return result; } ``` --- **注意事项**: - 对于YUV420等特殊格式,需要手动处理平面数据排列 - 大尺寸图像转换时注意OOM问题,建议分块处理 - 推荐使用OpenCV 4.x+的改进API `Mat.copyTo()`
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