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  • Mat数据格式

    2019-08-19 16:29:29
    目录1 图片格式转换2 png格式转换为Mat3 读写Mat格式数据 1 图片格式转换 以下代码为Mat、QImage、QPixmap图片格式之间的转换函数: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp...

    1 row、col 和 x、y 的关系

    • rows:表示图像有多少行
    • cols: 表示图像有多少列
    • heigh: 高度
    • width: 宽度

    关系:

    rows == heigh == Point.y
    cols == width == Point.x
    Mat::at(Point(x, y)) == Mat::at(y,x)
    

    2 创建Mat图像

    //创建Mat图像(像素值自定义)
        Mat MM(5, 5, CV_8UC1, Scalar(128,0,0));// 参数(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
        cout << "MM = " << endl << " " << MM << endl;
     
        //创建Mat图像(像素值205)
        Mat MC;
        MC.create(5, 5, CV_8UC1);
        cout << "MC = "<< endl << " "  << MC << endl;
     
        //创建Mat图像(像素值单位矩阵)
        Mat E = Mat::eye(5, 5, CV_8UC1);
        cout << "E = " << endl << " " << E << endl;
     
        //创建Mat图像(像素值全1矩阵)
        Mat O = Mat::ones(5, 5, CV_32FC1);
        cout << "O = " << endl << " " << O << endl;
     
        //创建Mat图像(像素值全0矩阵)
        Mat Z = Mat::zeros(5, 5, CV_64FC1);
        cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl;
    
    

    3 读写Mat数据

        cv::Mat mat = ...;
        mat.at<cv::Vec3b>(0, 3)[3] = 0;
    	
        std::cout << mat.rows << std::endl;//行数
        std::cout << mat.cols << std::endl;//列数
        std::cout << mat.channals() << std::endl;//通道数
    

    4 遍历Mat数据

    at 的方式:

        int i;
        for (int m = 0; m < mat.cols; m++) {
            for (int n = 0; n < mat.rows; n++) {
                for (int c = 0; c < mat.channels(); c++) {
                    //Vec3b:表示mat的向量格式,也就是读写的数据格式,这里表示一个像素有3个byte;
                    i = mat_RGB.at<cv::Vec3b>(n, m)[c];
                }
                // 若为单通道
                // i = mat_RGB.at<cv::Vec3b>(n, m);
            }
        }
    

    ptr 的方式(效率更高):

        for (int i =0; i < img.rows; ++i) {
            const int * ptr = img.ptr<int>(i);
            for (int j = 0; j < img.cols * img.channels(); ++j) {
                int data = ptr[j];
            }
        }
    

    5 图片 0-1 和 0-255 的转换

        // 0~255 -> 0~1
        img.convertTo(img, CV_32F, 1.0/255);
     
        // 0~1 -> 0~255
        color.convertTo(color, CV_8U, 255);
    

    6 改变 Mat 尺寸

        // img1是输入图像,img2是输出图像,后面那个是尺寸
        cv::resize(img1, imgc2, cv::Size(500,311));
    

    7 读取 Mat 类型

    参考这里

    myMat = imread("C:\someimage.jpg");
    int type = myMat.type();
    

    返回的类型是个数字,数字的含义可以在下面表格中查找:

    - C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
    CV_8U 0 8 16 24 32 40 48 56
    CV_8S 1 9 17 25 33 41 49 57
    CV_16U 2 10 18 26 34 42 50 58
    CV_16S 3 11 19 27 35 43 51 59
    CV_32S 4 12 20 28 36 44 52 60
    CV_32F 5 13 21 29 37 45 53 61
    CV_64F 6 14 22 30 38 46 54 62

    C1~C8是通道数,CV_8U ~ CV_64F是图像的数据格式;

    8 色彩空间的转换

    //将RGB格式的图像转换成BGR格式
    cvtColor(RGB_image, BGR_image, COLOR_RGB2BGR);
    //将BGR格式的图像转换成灰度图
    cvtColor(BGR_imgage, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);
    //将BGR格式的图像转换为BGRA
    cvtColor(BGR_imgage, gray_image, COLOR_BGR2BGRA);
    
    • HSV六棱锥
      H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置,用一角度量来表示;红绿蓝间隔隔120度,互补色分别相差180度;
      S纯度为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率,S=0时,只有灰度;
      V表示色彩的明亮程度,范围从0到1;有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。
    pic pic pic
    • I420(YUV420P)
      相比于 RGB 格式,I420 所需要的物理内存更小,当然也有一定精度的损失。I420 格式的内存分布如下,y1 - y16 是图像的尺寸(w * h),也就是一副黑白图,u1 - u4 可以计算蓝色像素的分量,v1 - v4 可以计算红色像素的分量,YUV 和 RGB 的转换公式:

      R = Y + 1.403V
      G = Y - 0.344U - 0.714V
      B = Y + 1.770U
      
      y1 y2 y3 y4
      y5 y6 y7 y8
      y9 y10 y11 y12
      y13 y14 y15 y16
      u1 u2 u3 u4
      v1 v2 v3 v4

      可能会有一个疑问,为什么 U、V 的数量都是 Y 的 14\frac{1}{4} ?
      我们首先将 Y 的尺寸 (w * h) 全部划分为 (2*2) 小矩形,每一个小矩形(4像素)分别对应了一个 u、v,所以是 4 被倍关系。从内存分布上看,RGB 占用了 (w * h * 3) 的空间,而 YUV 占用了 (w * h * 1.5) 的空间,缩减了一半。注意:转换时需要划分为小矩形,所以图片的尺寸要求一定是偶数。

    • 420SP
      420SP 只是在 I420 的基础上改变了 U、V 的分布:

      y1 y2 y3 y4
      y5 y6 y7 y8
      y9 y10 y11 y12
      y13 y14 y15 y16
      u1 v1 u2 v2
      u3 v3 u4 v4

    9 数据格式的转换

    //将[0,1]范围内的浮点表示的图像转换成8bit整数表示的图像
    float_image.convertTo(integer_image, CV_8U, 255.0);
     
    convertTo函数定义如下:
    /** @brief Converts an array to another data type with optional scaling.
     
        The method converts source pixel values to the target data type. saturate_cast\<\> is applied at
        the end to avoid possible overflows:
     
        \f[m(x,y) = saturate \_ cast<rType>( \alpha (*this)(x,y) +  \beta )\f]
        @param m output matrix; if it does not have a proper size or type before the operation, it is
        reallocated.
        @param rtype desired output matrix type or, rather, the depth since the number of channels are the
        same as the input has; if rtype is negative, the output matrix will have the same type as the input.
        @param alpha optional scale factor.
        @param beta optional delta added to the scaled values.
         */
        void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;
    

    10 单通道转换为多通道

    // 把传入的单通道灰度图转换为3通道RGB
    cv::Mat convertTo3Channels(const cv::Mat& binImg)
    {
        cv::Mat three_channel = cv::Mat::zeros(binImg.rows,binImg.cols,CV_8UC3);
        std::vector<cv::Mat> channels;
        for (int i=0;i<3;i++)
        {
            channels.push_back(binImg);
        }
        merge(channels,three_channel);
        return three_channel;
    }
    

    11 从多通道中分离单通道

    cv::Mat img = ...;
    std::vector<cv::Mat> channals[0]);
    cv::split(img, channals);
    cv::imshow("通道0", channals[0]);
    cv::imshow("通道1", channals[1]);
    cv::imshow("通道2", channals[2]);
    

    12 Mat、QImage、QPixmap 之间的转换

    :::details 头文件

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
     
    #include <imgproc/types_c.h>
    #include <QtGui/QImage>
    #include <QtWidgets/QFileDialog>
     
    cv::Mat QImage2cvMat(QImage image);
    cv::Mat QPixmapcvMat(QPixmap image);
     
    QImage cvMat2QImage(const cv::Mat& mat);
    QPixmap cvMat2QPixmap(const cv::Mat& mat);
     
    QImage QPixmapQImage(QPixmap image);
    QPixmap QImageQPixmap(QImage image);
    

    :::

    :::details c文件

    #include "ImaRormConv.h"
     
    cv::Mat QImage2cvMat(QImage image)
    {
        cv::Mat mat;
        switch(image.format())
        {
        case QImage::Format_ARGB32:
        case QImage::Format_RGB32:
        case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:
            mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
            break;
        case QImage::Format_RGB888:
            mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
            cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);
            break;
        case QImage::Format_Indexed8:
            mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
            break;
        }
        return mat;
    }
     
    cv::Mat QPixmapcvMat(QPixmap image)
    {
        QImage img = image.toImage();
        cv::Mat mat = QImage2cvMat(img);
        return mat;
    }
     
    QImage cvMat2QImage(const cv::Mat& mat)
    {
        // 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS = 1
        if(mat.type() == CV_8UC1)
        {
            QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_Indexed8);
            // Set the color table (used to translate colour indexes to qRgb values)
            image.setColorCount(256);
            for(int i = 0; i < 256; i++)
            {
                image.setColor(i, qRgb(i, i, i));
            }
            // Copy input Mat
            uchar *pSrc = mat.data;
            for(int row = 0; row < mat.rows; row ++)
            {
                uchar *pDest = image.scanLine(row);
                memcpy(pDest, pSrc, mat.cols);
                pSrc += mat.step;
            }
            return image;
        }
        // 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS = 3
        else if(mat.type() == CV_8UC3)
        {
            // Copy input Mat
            const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;
            // Create QImage with same dimensions as input Mat
            QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);
            return image.rgbSwapped();
        }
        else if(mat.type() == CV_8UC4)
        {
            // Copy input Mat
            const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;
            // Create QImage with same dimensions as input Mat
            QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32);
            return image.copy();
        }
        else
        {
            return QImage();
        }
    }
    QPixmap cvMat2QPixmap(const cv::Mat& mat)
    {
        QImage img = cvMat2QImage(mat);
        QPixmap pix = QPixmap::fromImage(img);
        return pix;
    }
     
    QImage QPixmapQImage(QPixmap image)
    {
        QImage img = image.toImage();
        return img;
    }
     
    QPixmap QImageQPixmap(QImage image)
    {
        QPixmap pix = QPixmap::fromImage(image);
        return pix;
    }
    

    :::

    13 Mat 和 Vector 互换

    /***************** Mat转vector **********************/
    template<typename _Tp>
    vector<_Tp> convertMat2Vector(const Mat &mat)
    {
        return (vector<_Tp>)(mat.reshape(1, 1));//通道数不变,按行转为一行
    }
     
    /****************** vector转Mat *********************/
    template<typename _Tp>
    cv::Mat convertVector2Mat(vector<_Tp> v, int channels, int rows)
    {
        cv::Mat mat = cv::Mat(v);//将vector变成单列的mat
        cv::Mat dest = mat.reshape(channels, rows).clone();//channels是通道数,rows是行数,这里的.clone是防止下面的return出错
        return dest;
    }
    
    展开全文
  • 从官网下载的mnist数据集格式是ubyte格式,本代码可以将其转换为.mat数据格式,从而用于matlab的训练
  • matlab中.mat数据格式转换为txt格式

    热门讨论 2013-07-30 11:21:13
    不用修改就可以用的 mat简单方便的转换为txt格式的代码
  • cv::Mat image1; image1.create(Width, eHeight, CV_8U); ifs.open(path, std::ios::binary); if (!ifs.is_open()) { std::cout << "Cannot open file " <<path << std::endl; return image1...
     	 cv::Mat image1;
          image1.create(Width, eHeight, CV_8U);
          ifs.open(path, std::ios::binary);
          if (!ifs.is_open()) {
            std::cout << "Cannot open file " <<path << std::endl;
            return image1;
          }
           ifs.read((char *)image1.data, Width *Height);
           cv::Mat src2(imageHeight,imageWidth,CV_8U, image1.data);
          src = src2.clone();
          ifs.close();
    

    src 为转化后的 Mat 类型数据
    可对其进行 常规 Mat操作

    或者 选择 image1也可以,
    auto p =img1.ptrcv::Vec3b(i,j);
    cPointB = p[j][0];
    cPointG = p[j][1];
    cPointR = p[j][2];
    来进行像素读取

    展开全文
  • 为了做小样本的实验,所以需要先将图片数据转化为pickle或者mat格式数据,便于以后的读取,避免每次训练的时候,都要重新挨个图片读取在给标注。 这里我是看的tensorflow和Udacity合作的视频教程,所以学习到了将...

    原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_36193572/article/details/82110656

     

    为了做小样本的实验,所以需要先将图片数据转化为pickle或者mat格式的数据,便于以后的读取,避免每次训练的时候,都要重新挨个图片读取在给标注。

    这里我是看的tensorflow和Udacity合作的视频教程,所以学习到了将数据做乘pickle格式的方法

                try:
                    with open(set_filename, 'wb') as f:
                        pickle.dump(dataset, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
                except Exception as e:
                    print("无法制作 :", set_filename, e)
    

    其主要步骤就是将你想要存储的数据存到“dataset"变量中,然后利用pickle.dump函数进行存储,一开始我使用480张512×512×3的图像存储的时候没有问题,但是,当数据量增加,便出现啦如下错误SystemError: error return without exception set

    查找资料之后,根据https://blog.csdn.net/lj695242104/article/details/43062059

    据说是pickl的一个bug,所以我换了一个路子,把数据存储为mat格式,经学习,发现python可以直接读写mat个数数据,而不需要使用matlab(省了不少事情啊),下面给出存储和读取mat格式数据的代码

    首先是存储,我这里是将之前做好的两个pickle文件合并为了一个mat文件,之前合并车给为pickle的时候是会报错的,但是mat就没事。

    同时也是用randomize函数将数据集的顺序打乱
     

    # --*--coding:utf-8--*--
    from __future__ import print_function
    import imageio
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import os
    import sys
    import tarfile
    from IPython.display import display, Image
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from six.moves.urllib.request import urlretrieve
    from six.moves import cPickle as pickle
    import pprint
    import scipy.io as sio
     
     
    def randomize(dataset, labels):
      permutation = np.random.permutation(labels.shape[0])  # 根据labels的形状,获得一个随机的选取的顺序
      shuffled_dataset = dataset[permutation,:,:] # 然后根据这个顺序依次取出dataset中中的数据放到shuffled_dataset中
      shuffled_labels = labels[permutation] # 然后还是根据这个数据 将lable放到shuffled_labels中,
        # 这样就保证啦data与label的一一cuing挂希不改变
      return shuffled_dataset, shuffled_labels
     
    folder = '你的路径'
    class0_filename = '0.pickle'
    class1_filename = '1.pickle'
     
    pk1 = os.path.join(folder,class0_filename)
    pk2 = os.path.join(folder,class1_filename)
     
    path_list =[]
    path_list.append(pk1)
    path_list.append(pk2)
     
    all_image = np.ndarray(shape=[960,512,512,3],dtype=np.float32)
    all_label = np.ndarray(shape=[960],dtype=np.int32)
    for index,pk in enumerate(path_list):
     
     
        pkl_file = open(pk, 'rb')
     
        images = pickle.load(pkl_file)
        label = np.ndarray(shape=[len(images)],dtype=np.int32)
        label[0:len(label)] = index
        all_image[index*480:(index+1)*480] = images
        all_label[index*480:(index+1)*480] = label
     
        # pprint.pprint(data1)
        print (pk,' 中images文件的形状是 ',images.shape)
        print (pk,' 中images[0]的形状是',images[0].shape)
        pkl_file.close()
     
     
    print ('all_image shape is ',all_image.shape)
    print ('all_label shape is ',all_label.shape)
     
     
     
    shuffled_dataset,shuffled_labels = randomize(all_image,all_label)
    print ('shuffed completed')
    data = {
        'images':shuffled_dataset,
        'label':shuffled_labels
    }
     
    print ('begin to save to mat file')
    sio.savemat('mattest.mat',data)
    print ('mat file saved success')
     
     
    

    然后是读取数据,这里读取完之后还进行啦几个图片的展示,确认以下数据是否正确。

    # --*--coding:utf-8--*--
     
    from __future__ import print_function
    import imageio
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import os
    import sys
    import tarfile
    from IPython.display import display, Image
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from six.moves.urllib.request import urlretrieve
    from six.moves import cPickle as pickle
    import scipy.io as sio
     
     
    pkl_file = open('datadata', 'rb')
     
    # data = pickle.load(pkl_file)
     
    data = sio.loadmat('mattest.mat')
     
    print ('the keys in data is ', data.keys())
     
    images = data['images']
    label = data['label']
     
    print ('image shape ',images.shape)
    print ('label  shape ',label.shape)
     
     
    # 遍历读取到的data和label,证实文件存储内容没有问题
    for index ,image in enumerate(images):
        if index >475 and index <485:
            print (index,' image size is ',image.shape)
            print (index,' the label is ', label[0][index])
            plt.figure("class")
            plt.imshow(image)
            plt.show()
    

     

     

     

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  • opencv——Mat数据格式及其遍历

    千次阅读 2018-06-02 22:19:52
     上面的三个Mat对象srcImg,dstImg,C最终都只想同一个数据矩阵,虽然它们的headers是不同的。对它们其中的任意一个进行修改都会影响另外两个对象。上面程序的运行结果如图:  当然,如果想拷贝矩阵本身也是有办法的...

            在opencv早期的版本中,图像通过一个叫做IplImage的结构(structure)存储在内存中。由于C语言对程序员高度的信任,因此它需要手动地对内存进行管理,比如内存的分配和回收,这在大型程序设计中是比较麻烦的。幸运地是,C++可以很好地帮助程序员管理内存,因此opencv2.0后就引入了C++接口。但是C++也有缺点,比如说目前大部分的嵌入式系统只支持C语言,在这些平台上开发opencv程序的话用C++就不是很好。

        cv::Mat是一个C++类,包含两部分:1)Matrix header,包括矩阵的size、存储方式、矩阵的存储地址等信息;2)指向Marix的指针ji。由于图像处理算法通常都是计算密集型算法,出于程序速度上的考虑,opencv的设计应尽可能地避免拷贝大图像,为了解决这个问题,opencv使用了引用计数机制(reference counter system)【python也使用了这个机制,参考之前的博客】。简单来说,灭个Mat对象都有自己的header,在进行copy运算时,只有headers和指向矩阵的指针会被拷贝,而矩阵本身不会被拷贝,举个栗子:

    int main() {
            cv::Mat srcImg(2, 2, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
    	cv::Mat dstImg(srcImg);
    	cv::Mat C = srcImg;
    	std::cout << srcImg << std::endl;
    	std::cout << dstImg << std::endl;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[0] = 255;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[1] = 255;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[2] = 0;
    	std::cout << "After modified dstImg:" << std::endl;
    	std::cout << srcImg << std::endl;
    	std::cout << dstImg << std::endl;
    	std::cout << C << std::endl;
            return 0;
    }
    

            上面的三个Mat对象srcImg,dstImg,C最终都只想同一个数据矩阵,虽然它们的headers是不同的。对它们其中的任意一个进行修改都会影响另外两个对象。上面程序的运行结果如图:

            当然,如果想拷贝矩阵本身也是有办法的,opencv提供了两个方法:clone()和copyTo():

    Mat F = A.clone();
    Mat G;
    A.copyTo(G);

            最后总结一下:

    1)opencv函数中输出图像的内存是自动分配的;

    2)赋值运算和拷贝构造函数只是拷贝了header,我们可以把这种拷贝理解为一种浅拷贝;

    3)如果想进行深拷贝,即拷贝矩阵本身的数据,可以采用clone()或copyTo()函数。

            对1和2的理解可以很重要,这可以解释下面这个程序:

    int main() {
    	cv::String path = "E:/Data Sets/ORIGINAL/data_road_fisheye/training/image/";
    	std::vector<cv::String> filenames;
    	cv::glob(path, filenames);
    	cv::Mat srcImg(2, 2, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
    	cv::Mat dstImg(srcImg);
    	cv::Mat C = srcImg;
    	std::cout << srcImg << std::endl;
    	std::cout << dstImg << std::endl;
    	std::cout << C << std::endl;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[0] = 255;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[1] = 255;
    	dstImg.ptr<uchar>(0)[2] = 0;
    	std::cout << "After modified dstImg:" << std::endl;
    	std::cout << srcImg << std::endl;
    	std::cout << dstImg << std::endl;
    	std::cout << C << std::endl;
    	cv::cvtColor(C, C, CV_RGB2GRAY);
    	std::cout << "After call cv::cvtColor(C,C,CV_RGB2GRAY)" << std::endl;
    	std::cout << srcImg << std::endl;
    	std::cout << dstImg << std::endl;
    	std::cout << C << std::endl;
    	return 0;
    }

            其运行结果为:

            关于如何创建一个Mat对象,最好的办法就是看mat.hpp,因为实在有太多了...,这里在介绍一下opencv里面的一下data

    type,比如说CV_8UC3,CV_32FC3,CV_32F是什么意思:

    CV_[the number of bits per item][signed or unsigned][Type prefix]C[The channel number]

            最后是一个大头部分:介绍如何遍历cv::Mat。

    Q1:图像在Mat中是如何存储的呢?

    A1:

    通常我们有足够多的内存,使得上面这个矩阵可以一行接着一行地连续存储,具体是不是呢,可以用isContinous()函数来判断。因此最高效的遍历方法还是采用指针(还有迭代器方法):

    Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
    {
        // accept only char type matrices
        CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));     
    
        int channels = I.channels();
    
        int nRows = I.rows * channels; 
        int nCols = I.cols;
    
        if (I.isContinuous())
        {
            nCols *= nRows;
            nRows = 1;         
        }
    
        int i,j;
        uchar* p; 
        for( i = 0; i < nRows; ++i)
        {
            p = I.ptr<uchar>(i);
            for ( j = 0; j < nCols; ++j)
            {
                p[j] = table[p[j]];             
            }
        }
        return I; 
    }
    MatObject.ptr<type>(rowIndex)[columIndex] = a number             
    
    展开全文
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    千次阅读 2018-07-03 10:12:31
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