opencv create mat und füge Elemente hinzu

Question

Es gibt eine JPG-Datei, ich möchte es in eine Mat von n * 3, 3 Spalten für BGR, n Zeilen für die Anzahl der Pixel in der JPG-Bild neu anordnen.

Hier ist was ich bisher gemacht habe.

Mat img = imread(test.jpg); 
    Mat imgHSV; 
    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 
    vector<Mat> imgHSV_split; 
    split(imgHSV,imgHSV_split); //split the 3 channel image into 3 single channel mats 

Mat img_combind_feature(imgHSV.rows*imgHSV.cols(),3,CV_8UC1); 
for(int i=0; i < imgHSV.row; i++){ 
for(int j=0; j < imgHSV.col; j++){ 


for (int k=0; k<3; k++){ 


img_combind_feature.row(l).col(k) = imgHSV_split[k].row(i).col(j); 

} 
} 
} 

Bevor ich diesen Code ausführen, habe ich versucht, eine einfache 3 * 3-Version,

Mat img = imread(test.jpg); 
    Mat imgHSV; 
    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 
    vector<Mat> imgHSV_split; 
    split(imgHSV,imgHSV_split); //split the 3 channel image into 3 single channel mats 

Mat img_combind_feature(1,3,CV_8UI1); 
img_combind_feature.row(0).col(0) = imgHSV_split[0].row(0).col(0); 

img_combind_feature.row(0).col(1) = imgHSV_split[1].row(0).col(0); 

img_combind_feature.row(0).col(2) = imgHSV_split[2].row(0).col(0); 


cout << imgHSV_split[0].row(0).col(0) << endl; 
cout << img_combind_feature.row(0).col(0) << endl; 

Die beiden Ausgänge sind unterschiedlich.

[ 43] [232] Liegt das an irgendeiner Datentypübersetzung zwischen den zwei Matten? Und ich bin mir nicht sicher, ob dies ein guter Weg ist, wenn es dafür handhabbare Wege gibt?

Answer 1

Sie verkomplizieren dies.

Um ein 3-Kanal-Bild rows x cols zu einem n x 3, mit n = rows * cols drehen Sie einfach reshape wie verwenden:

Mat img = ... // 3 channels 

int n = img.rows * img.cols; 
Mat data = img.reshape(1, n); // 1 channel, n rows, the # of cols will be automaticallt set to 3. 

data wird die n x 3 die Sie suchen.

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Wahrscheinlich müssen Sie data mit kmeans verwenden, die eine CV_32F Eingangsmatrix muss. Dann können Sie data zu CV_32F wie konvertieren:

data.convertTo(data, CV_32F); 

Sie haben einen Blick here für ein Beispiel mit kmeans, die auch zeigen, wie das Ergebnis in die ursprüngliche Form wieder herzustellen.