使用OpenCV过程中,cv::Mat比IplImage更容易操作,也符合C++使用者的习惯。但是一般Mat的数据并不是字节对齐的,对于需要字节对齐数据的函数(比如控件上的位图显示)来说,就会产生相应的问题。下面介绍将Mat数据转换为字节对齐的uchar数据的方法,以三通道图像为例,代码如下:
- // 这里 frame 为三通道图像
- cv::Mat roiImg;
- frame.rowRange(frame.rows/2, frame.rows).
- colRange(frame.cols/4, frame.cols*3/4).
- copyTo(roiImg); // 提取ROI区域
- int widthStep = (roiImg.cols*roiImg.elemSize()+3)/4*4; // 补齐行字节数,使它能够被4整除 4字节对齐
- uchar *frameData = (uchar *)calloc(roiImg.rows*widthStep, sizeof(uchar)); // 申请内存
- memset(frameData, 0, roiImg.rows*widthStep);
- // 逐一复制数据
- uchar *p1, *p2;
- for (int i = 0; i < roiImg.rows; i++)
- {
- p1 = roiImg.data + i*roiImg.cols*roiImg.channels();
- p2 = frameData + i * widthStep;
- for (int j = 0; j < roiImg.cols; j++)
- {
- *(p2) = *(p1);
- *(p2+1) = *(p1+1);
- *(p2+2) = *(p1+2);
- p1 += 3;
- p2 += 3;
- }
- }
附加说明:
1、对应IplImage的cvLoadImage函数加载的图片数据是字节对齐的,而直接将cv::Mat转换为IplImage类型,并不会将字节对齐,只是加了个文件头而已。
2、我在写代码的过程中,还发现另一个问题(与主题无关),提取ROI区域时,如果采用:
- cv::Mat roiImg = frame(cv::Rect(10, 10, 50, 50));
这样的拷贝为浅拷贝,对后续采用指针引用逐个复制数据的过程中,实际访问的是原frame的数据。roiImg的许多参数都仍为frame的参数,并没有相应的改变,容易引发错误。这里还是采用copyTo这样的深拷贝比较稳妥。这是实验过程中发现的问题,也困扰了我很长时间。记录下来,以防下次出错。