是否有一种可逆的方式将 OpenCV cv::Mat 对象转换为 Eigen::Matrix？
例如，某种方式：
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);我尝试过使用cv2eigen 和eigen2cv，但生成的cvMat 完全被破坏了，我不确定为什么。尺寸是正确的，但图形完全是垃圾，所以可能是每像素字节数或数据大小问题？
【问题讨论】：
你也可以使用
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)
来自#include <opencv2/core/eigen.hpp>。
【讨论】：
您应该考虑使用 Eigen::Map 来包装 OpenCV 矩阵，以便 Eigen SDK 直接使用。 这允许您在 OpenCV 分配的矩阵上应用 Eigen 中实现的几乎所有功能
特别是您只需实例化一个 Eigen::Map 提供指向 cv::Mat 缓冲区的指针：
//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() );
有关 Eigen::Map 的更多信息，请查看 Eigen Tutorial: Map Class
【讨论】：
cv::Mat cvT(4,4,CV_32FC3); //a 3 channel float matrix Eigen::Map<Matrix4f, RowMajor, Stride<3,1>> red( cvT.data ); Eigen::Map<Matrix4f, RowMajor, Stride<3,1>> green( cvT.data +1 ); Eigen::Map<Matrix4f, RowMajor, Stride<3,1>> blue( cvT.data +2 );
cv_mat.ptr<float>() 会好得多。并且要小心，我认为您将行主要数据映射到列主要矩阵 - 我认为您的结果可能是错误的，它将是转置。我想你需要Eigen::RowMajor。
cv::Matx33f cv_mat; Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,3,3,Eigen::RowMajor>> eigen_mat(cv_mat.val);
您可以在 Eigen 和 OpenCV 之间映射任意矩阵（无需复制数据）。
您必须注意两件事：
Eigen 默认以列为主存储，OpenCV 以行为主存储。因此，映射 OpenCV 数据时使用 Eigen::RowMajor 标志。
OpenCV 矩阵必须是连续的（即 ocvMatrix.isContinuous() 必须为真）。如果您在创建矩阵时一次性为矩阵分配存储空间，就会出现这种情况（例如，如下面的示例，或者矩阵是 Mat W = A.inv(); 等操作的结果）
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（例如图像），您可以完全按照 Pierluigi 在评论中的建议使用“Stride”！
【讨论】：
WITH_EIGEN 编译 opencv，这可能无法在组织范围内强制执行。
这对我有用，
#include <opencv2/core/eigen.hpp>
cv::Mat image;
image = cv::imread("/dataset/images/15207_angle_image.jpg", CV_LOA D_IMAGE_GRAYSCALE); // Read the file
Eigen::Matrix<float,Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> eigen_mat;
cv::cv2eigen(image, eigen_mat);
【讨论】：
Pierluigi 的版本对于 3 通道图像完全不适合我！经过一番调查，我以以下对我有用的解决方案结束：
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;
【讨论】：