OpenCV Image Mat 到 1D CHW(RR...R, GG..G, BB..B) 向量

Question

Nvidia 用于深度学习的 cuDNN 有一种非常有趣的图像格式，称为 CHW。我有一个 cv::Mat img；我想转换为浮点数的一维向量。我遇到的问题是 CHW 的一维向量格式是 (RR...R, GG..G,BB..B)。

所以我很好奇如何提取每个像素的通道值并针对此格式对其进行排序。

Answer 1

您可以手动遍历图像并将值复制到正确的位置，或者您可以使用 cv::extractChannel 之类的东西像这样一个一个地复制通道：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    //create dummy 3 channel float image
    cv::Mat sourceRGB(cv::Size(100,100),CV_32FC3);
    auto size = sourceRGB.size();
    for (int y = 0; y < size.height; ++y)
    {
        for (int x = 0; x < size.width; ++x)
        {
            float* pxl = sourceRGB.ptr<float>(x, y);
            *pxl = x / 100.0f;
            *(pxl+1) = y / 100.0f;
            *(pxl + 2) = (y / 100.0f) * (x / 100.0f);
        }
    }

    cv::imshow("test", sourceRGB);
    cv::waitKey(0);

    //create single image with all 3 channels one after the other
    cv::Size newsize(size.width,size.height*3);
    cv::Mat destination(newsize,CV_32FC1);

    //copy the channels from the source image to the destination
    for (int i = 0; i < sourceRGB.channels(); ++i)
    {
        cv::extractChannel(
            sourceRGB,
            cv::Mat(
                size.height,
                size.width,
                CV_32FC1,
                &(destination.at<float>(size.height*size.width*i))),
            i);
    }

    cv::imshow("test", destination);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

Answer 2

使用cv::dnn::blobFromImage:

cv::Mat bgr_image = cv::imread(imageFileName);

cv::Mat chw_image = cv::dnn::blobFromImage
(
    bgr_image, 1.0, // scale factor
    cv::Size(), // spatial size for output image
    cv::Scalar(), // mean
    true, // swapRB: BGR to RGB
    false, // crop
    CV_32F // Depth of output blob. Choose CV_32F or CV_8U.
);

const float* data = reinterpret_cast<const float*>(chw_image.data);

int data_length = 1 * 3 * bgr_image.rows * bgr_image.cols;

Answer 3

我遇到了同样的问题并以这种方式解决了它：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat hwc2chw(const cv::Mat &image){
    std::vector<cv::Mat> rgb_images;
    cv::split(image, rgb_images);

    // Stretch one-channel images to vector
    cv::Mat m_flat_r = rgb_images[0].reshape(1,1);
    cv::Mat m_flat_g = rgb_images[1].reshape(1,1);
    cv::Mat m_flat_b = rgb_images[2].reshape(1,1);

    // Now we can rearrange channels if need
    cv::Mat matArray[] = { m_flat_r, m_flat_g, m_flat_b};
    
    cv::Mat flat_image;
    // Concatenate three vectors to one
    cv::hconcat( matArray, 3, flat_image );
    return flat_image;
}

P.S。如果输入图像不是 RGB 格式，您可以在 matArray 创建行中更改通道顺序。

OpenCV Image Mat 到 1D CHW(RR...R, GG..G, BB..B) 向量

OpenCV Image Mat to 1D CHW(RR...R, GG..G, BB..B) vector

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