OpenCV CV :: Mat和Eigen :: Matrix

是否有可逆方式将OpenCV cv::Mat对象转换为Eigen::Matrix？OpenCV CV :: Mat和Eigen :: Matrix

例如，在做的一些方式：

cv::Mat cvMat; 
Eigen::Matrix eigMat; 
camera->retrieve(cvMat); 

// magic to convert cvMat to eigMat 
// work on eigMat 
// convert eigMat back to cvMat 

imshow("Image", cvMat);

我使用cv2eigen和eigen2cv，但由此产生的cvMat试图完全是错位的，我不知道是什么原因。尺寸是正确的，但图形完全被丢弃，所以可能是每像素或数据大小的问题？

来源

2013-02-09 Yeraze

您应该考虑使用Eigen :: Map来包装OpenCV矩阵，以便由Eigen SDK直接使用。这可以让你几乎适用于所有功能由OpenCV的分配矩阵征实施

特别是只需要简单的征::地图提供的指针CV ::垫缓冲：

//allocate memory for a 4x4 float matrix 
cv::Mat cvT(4,4,CV_32FC1); 

//directly use the buffer allocated by OpenCV 
Eigen::Map<Matrix4f> eigenT(cvT.data());

为在本征::地图更多信息看一看 Eigen Tutorial: Map Class

来源

2013-02-14 12:03:24 Pierluigi

完美，这几乎正是我所期待的。当使用多通道图像（RGB，YUV或任何其他通道组合）时，您如何最好地转换它？每个通道有单独的矩阵？进入widthXheightXchannels的3D矩阵？或者只是扩大它的宽度（宽* 3）*高？ – Yeraze 2013-02-14 15:50:10

多通道图像通常存储为交错阵列（例如RGBRGBRGB ...）。根据你想要对它们做什么，你可能会考虑将每个单独的通道映射到一个不同的Eigen :: Map，它利用了步长参数： 'cv :: Mat cvT（4,4，CV_32FC3）; // 3通道浮点矩阵 Eigen :: Map > red（cvT.data）; Eigen :: Map > green（cvT.data +1）; Eigen :: Map > blue（cvT.data +2）;' – Pierluigi 2013-02-15 10:55:26

使用cvT.data（）不起作用，给我一个编译器错误。我发表了一个关于如何在下面做的答案，包括如何为任意大小的矩阵和从Eigen到OpenCV的反向转换的信息。 – Ela782 2014-02-11 16:02:24

您还可以使用

void eigen2cv(const Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& src, Mat& dst)

和

void cv2eigen(const Mat& src, Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& dst)

从#include <opencv2/core/eigen.hpp>。

来源

2013-07-03 17:16:33 CodeFinder

您可以在Eigen和OpenCV之间映射任意矩阵（无需复制数据）。

你必须要知道的，虽然两件事情：

征默认为列为主的存储，存储OpenCV的行为主。因此，在映射OpenCV数据时使用Eigen :: RowMajor标志。
OpenCV矩阵必须是连续的（即ocvMatrix.isContinuous（）需要为真）。如果您在创建矩阵时一次性为矩阵分配存储空间（例如，如下例所示，或矩阵是Mat W = A.inv（）;等操作的结果），那么就是这种情况。

例子：

Mat A(20, 20, CV_32FC1); 
cv::randn(A, 0.0f, 1.0f); // random data 

// Map the OpenCV matrix with Eigen: 
Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>> A_Eigen(A.ptr<float>(), A.rows, A.cols); 

// Do something with it in Eigen, create e.g. a new Eigen matrix: 
Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> B = A_Eigen.inverse(); 

// create an OpenCV Mat header for the Eigen data: 
Mat B_OpenCV(B.rows(), B.cols(), CV_32FC1, B.data());

对于多通道矩阵（如图像），可以使用“跨越论”正是因为皮耶路易吉在他的评论中建议！

来源

2014-02-11 16:00:16 Ela782

Pierluigi的版本并没有完全适用于我的3频道图像！经过一番调查后，我结束了以下解决方案，它已为我工作：

using namespace Eigen; 

constexpr uint32_t height = 3; 
constexpr uint32_t width = 7; 

cv::Mat img(height, width, CV_32FC3, cv::Scalar(1.0f, 2.0f, 3.0f)); 

using MatrixXfRowMajor = Matrix<float, Dynamic, Dynamic, RowMajor>; 
using C3Stride = Stride<Dynamic, 3>; 
C3Stride c3Stride(width *3,3); 


using cvMap = Map<MatrixXfRowMajor, Unaligned, C3Stride >; 
cvMap imgC1(reinterpret_cast<float*>(img.data) + 0, img.rows, img.cols, c3Stride); 
cvMap imgC2(reinterpret_cast<float*>(img.data) + 1, img.rows, img.cols, c3Stride); 
cvMap imgC3(reinterpret_cast<float*>(img.data) + 2, img.rows, img.cols, c3Stride); 

std::cout << imgC1 << std::endl << std::endl; 
std::cout << imgC2 << std::endl << std::endl; 
std::cout << imgC3 << std::endl << std::endl;

来源

2017-07-12 12:09:04

OpenCV CV :: Mat和Eigen :: Matrix

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