C#中的图像数据传递给C++中的cv::Mat实现方法

本文介绍了一种在C++人脸识别库与C#程序间传递图像数据的有效方法。通过使用BitmapData和字节数组,解决了C#与C库之间的图像数据兼容性问题,实现了图像流的人脸特征值提取。

最近包装了下C++的人脸识别库以供C#程序调用, 遇到了C#与C库中的图像数据传递的问题, 下面说下解决办法:

C++库中的实现方法为:

/**
* Comments: 获取图像流的人脸特征值
* @Param aWidth: 图像宽度
* @Param aHeight: 图像高度
* @Param aChannel: 图像通道数 灰度图为1, RGB为3 ARGB为4
* @Param aBytes: 图像数据
* @Param aFeatures: [输出] 检测到人脸则输出该人脸的特征值
* @Return void
*/
bool SxFace_GetStreamFeature(int aWidth, int aHeight, int aChannel, unsigned char* aBytes, float* aFeatures)
{
	if (!mActived)
	{
		return false;
	}

//	DEBUG_W("Height: %d, Width: %d, Bytes: %02X %02X.", aHeight, aWidth, aBytes[0], aBytes[1]);
	Mat frame(aHeight, aWidth, CV_MAKETYPE(CV_8U, aChannel), aBytes);
//	cv::imwrite("./test.jpg", frame);
	return SxFace_GetFeature(frame, aFeatures);
}

通过字节数组将图像数据传递给库, 下面看下C#中的实现:

在C#中声明调用的方法:

/// <summary>
/// 获取图像流的人脸特征值
/// </summary>
/// <param name="aWidth">图像宽度</param>
/// <param name="aHeight">图像高度</param>
/// <param name="aChannel">图像通道数</param>
/// <param name="aBytes">图像数据</param>
/// <param name="aFeatures">识别到人脸返回人脸特征值</param>
/// <returns>识别成功与否</returns>
[DllImport("SxModule.FaceId.dll", EntryPoint = "SxFace_GetStreamFeature", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
[return: MarshalAs(UnmanagedType.I1)]
public static extern bool GetStreamFeature(int aWidth, int aHeight, int aChannel, IntPtr aBytes, float[] aFeatures);

调用时需要用到BitmapData类, 下面是调用方法:

Bitmap bitmap = new Bitmap(img);
BitmapData data = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height), ImageLockMode.ReadWrite, bitmap.PixelFormat);
int channel = 4;
if (bitmap.PixelFormat == PixelFormat.Format8bppIndexed)
{
	channel = 1;
}
else if (bitmap.PixelFormat == PixelFormat.Format24bppRgb)
{
	channel = 3;
}
else if (bitmap.PixelFormat == PixelFormat.Format32bppArgb)
{
	channel = 4;
}

float[] feature = new float[mFeatureDims];
SxFaceMethods.GetStreamFeature(img.Width, img.Height, channel, data.Scan0, feature);
bitmap.UnlockBits(data);

通过BitmapData去传递图片数据, C++中进行处理即可.

<think>首先,用户的问题是关于C++中从cv::Mat类型的map中取出值的方法cv::MatOpenCV中的一个核心类,用于存储和处理图像数据或其他多维数组。用户提到了“cv::Mat类型的map”,这可能意味着一个std::map或其他映射容器,其中键或值是cv::Mat对象。 回顾用户提供的引用: - 引用[1]讨论了如何将ArkTS侧的PixelMap转换cv::mat。 - 引用[2]是关于理解cv::Mat的内部结构。 - 引用[3]展示了如何将cv::Mat旋转矩阵赋值给Eigen::Matrix3d。 - 引用[4]是关于从C#传递图像数据C++中的cv::Mat。 - 引用[5]涉及在C++中使用cv::Mat进行单类别和多类别非极大值抑制(NMS),其中提到了std::vector<cv::Mat>和通过类别索引访问数据。 用户的问题具体是:“我想查找在C++中从cv::Mat类型的map中取出值的方法”。 从引用[5]中,我们可以看到代码片段使用了std::vector<cv::Mat>,而不是std::map。引用[5]中有: ```cpp std::vector<cv::Mat> class_box_map; // 这是一个向量,不是map ``` 用户可能在说“map”时,意指一种映射结构,如std::map,但在引用[5]中,使用的是向量。标准C++中,std::map是一个关联容器,存储键值对。 用户的问题可能是在问如何在C++中从一个以cv::Mat为键或值的std::map中提取值。 可能的场景: - 用户可能有一个std::map<KeyType, cv::Mat>,其中值是cv::Mat对象,用户想知道如何访问这些值。 - 或者,用户可能有一个std::map<cv::Mat, ValueType>,但使用cv::Mat作为键可能不常见,因为cv::Mat没有默认的比较操作符。std::map要求键是可比较的。 在OpenCV中,cv::Mat对象通常不直接用作std::map的键,因为它们没有定义operator<或等价的操作。所以,更常见的用法是std::map中值是cv::Mat,键是其他类型,如整数或字符串。 基于用户的问题:“从cv::Mat类型的map中取出值”,我认为用户可能指的是从一个容器(可能是map)中提取cv::Mat对象的值。 在引用[5]中,有代码演示了如何访问cv::Mat中的元素: ```cpp filter_new_res.at<float>(row, 5) // 访问特定位置的值 ``` 这使用了cv::Mat的at方法访问元素。 用户说“cv::Mat类型的map”,但在引用[5]中,class_box_map是一个std::vector<cv::Mat>,所以用户可能在误用“map”一词,意指容器。 或者,用户可能有一个std::map,其中值是cv::Mat。 为了回答,我应该解释如何从不同类型的容器中访问cv::Mat值。 结构化回答: 1. **确认问题**:用户想在C++中从一个包含cv::Mat的map中提取值。我们需要澄清map的类型。 2. **解释可能的容器**: - 如果是std::vector<cv::Mat>:使用索引访问元素,如vec[index]。 - 如果是std::map<KeyType, cv::Mat>:使用键访问值,如map[key]。 3. **访问cv::Mat内部值**:一旦有了cv::Mat对象,使用.at<T>(row, col)或.ptr<T>()访问像素值。 4. **代码示例**:基于引用[5],提供简单示例。 参考引用: - 引用[5]展示了访问cv::Mat中的元素。 - 其他引用提供了上下文关于cv::Mat的使用。 在回答中,我应该: - 使用中文。 - 格式化代码块。 - 确保LaTeX语法正确(但这个问题可能不涉及数学公式)。 - 添加相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 回答结构: - 解释如何从std::map访问值。 - 提供代码示例。 - 讨论访问cv::Mat内部数据方法。 - 生成相关问题。 最终回答: </think>### 在C++中从cv::Mat类型的map中取出值的方法C++中使用OpenCV时,如果需要从包含`cv::Mat`的映射容器(如`std::map`)中提取值,关键在于正确访问容器元素和操作`cv::Mat`内部数据。以下是详细步骤和示例,基于您提供的引用(尤其是引用[5]中的容器操作和`cv::Mat`访问方法): #### 1. **理解容器类型** - **`std::map` vs. `std::vector`**:您提到的“map”可能指`std::map`(键值对容器)或`std::vector`(顺序容器)。引用[5]中使用了`std::vector<cv::Mat>`存储按类别分组的检测结果[^5],但`std::map`更适用于键值映射。确认容器类型是第一步: - 如果容器是`std::map<KeyType, cv::Mat>`(键为整数、字符串等,值为`cv::Mat`),则通过键访问值。 - 如果是`std::vector<cv::Mat>`(如引用[5]),则通过索引访问。 - **`cv::Mat`特性**:`cv::Mat`是OpenCV的多维数组类,存储图像或矩阵数据。访问其内部值需使用`at<T>()`或`ptr<T>()`方法(见引用[2]强调的存储原理理解[^2])。 #### 2. **从`std::map`中取出`cv::Mat`值** 假设您有一个`std::map<KeyType, cv::Mat>`,其中`KeyType`是可比较类型(如`int`或`std::string`)。以下是完整示例: ```cpp #include <iostream> #include <map> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 创建一个std::map,键为int,值为cv::Mat std::map<int, cv::Mat> matMap; // 向map中添加示例数据:键1对应一个3x3浮点矩阵 cv::Mat mat1 = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8, 9.9); matMap[1] = mat1; // 添加另一个示例:键2对应一个2x2整数矩阵 cv::Mat mat2 = (cv::Mat_<int>(2, 2) << 10, 20, 30, 40); matMap[2] = mat2; // 方法1: 使用键直接取出cv::Mat对象 cv::Mat retrievedMat = matMap[1]; // 取出键1对应的cv::Mat std::cout << "Matrix for key 1:\n" << retrievedMat << std::endl; // 方法2: 使用迭代器遍历map for (auto it = matMap.begin(); it != matMap.end(); ++it) { int key = it->first; cv::Mat matrix = it->second; std::cout << "Key: " << key << ", Matrix:\n" << matrix << std::endl; } return 0; } ``` - **关键点**: - 使用`map[key]`或迭代器访问`cv::Mat`对象。 - 确保键存在(未找到键时,`map[key]`会创建一个空 `cv::Mat`)。使用`map.find(key)`检查键是否存在更安全。 #### 3. **访问`cv::Mat`内部数据** 取出`cv::Mat`后,访问其元素常用方法: - **`.at<T>(row, col)`**:直接访问指定位置的元素(推荐用于小矩阵)。 - **`.ptr<T>(row)`**:获取行指针,适合遍历大型矩阵(见引用[5]中像素访问方式[^5])。 - 示例:从取出的`cv::Mat`中获取值 ```cpp // 假设retrievedMat是取出的cv::Mat对象 if (retrievedMat.type() == CV_32F) { // 检查数据类型 float value = retrievedMat.at<float>(1, 1); // 访问第2行第2列的值 std::cout << "Value at (1,1): " << value << std::endl; } // 遍历所有元素 for (int r = 0; r < retrievedMat.rows; r++) { float* rowPtr = retrievedMat.ptr<float>(r); // 获取行指针 for (int c = 0; c < retrievedMat.cols; c++) { std::cout << rowPtr[c] << " "; } std::cout << std::endl; } ``` #### 4. **注意事项** - **键的类型**:`std::map`键必须支持比较(如`int`、`std::string`)。避免使用`cv::Mat`作为键,因为它未定义比较操作符(引用[2]强调理解存储原理的重要性[^2])。 - **性能**:直接访问`cv::Mat`数据(如`.ptr<T>()`)效率更高,适用于实时处理。 - **错误处理**:访问前检查`cv::Mat`是否为空(`mat.empty()`),并验证数据类型(`mat.type()`)。 通过以上方法,您可以高效地从`std::map`中提取`cv::Mat`值并操作其内部数据。这在图像处理任务(如目标检测中的分类存储)中很常见[^5]。 ### 相关问题 1. 如何在C++中使用`std::map`存储多个`cv::Mat`图像实现快速检索? 2. 如何优化`cv::Mat`数据的访问性能以避免内存拷贝? 3. 在OpenCV中,如何将`cv::Mat`转换为其他库(如Eigen)的矩阵格式?[^3] [^5]: 引用[5]提供了使用向量存储`cv::Mat`并按类别访问的示例。 [^2]: 引用[2]强调深入理解`cv::Mat`存储原理的重要性。
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