如何从字节数组初始化 RGBA cv::Mat？

Question

我正在通过网络（来自 Python）发送图像，并希望在接收端（在 C++ 中）从它们创建 OpenCV Mats。

它们是这样创建的：

image = self.camera.capture_image()   # np.array of dtype np.uint8
h, w, c = image.shape   # 4 channels
image = np.transpose(image, (2, 0, 1)) # transpose because channels come first in OpenCV (?)
image = np.ascontiguousarray(image, dtype='>B')  # big-endian bytes
bytess = image.tobytes(order='C')

在此之后，我应该有一个数组，其中 3 个维度被展平，以便为每个通道附加单独的行，然后附加通道以形成最终的字节缓冲区。我已验证我的理解是正确的，以下成立

bytess[channel*height*width + i*wwidth + j] == image[channel, i, j]

[我觉得上面的部分其实并不重要，因为如果不正确，我会得到一个错误显示的图像，但至少我会有一个图像，比我现在更进一步。]

现在我正在尝试这样做：

char* pixel_data = … // retrieve array of bytes from message
// assume height, width and channels are known
const int sizes[3] = {channels, width, height};
const size_t steps[3] = {(size_t)height * (size_t)width, (size_t)height};
cv::Mat image(3, sizes, CV_8UC1, pixel_data, steps);

因此，我创建了一个具有三个维度的矩阵，其中元素类型为byte。我不太确定我是否正确确定了steps，但我认为它与documentation 匹配。

但是运行它只会崩溃

error: (-5:Bad argument) Unknown array type in function 'cvarrToMat'

将 RGBA（或 OpenCV 的 BGRA）图像序列化为字节缓冲区并使用 C++ API 从中创建cv::Mat 的正确方法是什么？

Answer 1

我有一个解决方案，可以绕过这个问题。这一行在这里：

cv::Mat image(3, sizes, CV_8UC1, pixel_data, steps);

假设我可以通过单个字节传递三个维度的大小，但我无法做到这一点。

改为使用different constructor

cv::Mat image(height, width CV_8UC4, pixel_data);

我可以将图像视为二维但具有矢量数据类型（4 字节元素大小而不是标量字节）。如果pixel_data 指针的布局正确，则此方法有效。

正确的布局并没有真正明确记录，但可以从official tutorials 之一推导出来

因此，数据的存储方式是一行接一行，一行的每个元素都拆分为n_channels 元素。使用CV_8UC4 等数据类型使矩阵在原始数据数组中的每个位置读取 4 个字节，并将指针前进 4 个字节。

所以在这种情况下，我只需将 numpy 数组重新排列为适当的序列：将行附加在一起，但将通道交错。我是这样做的，但我希望有一种方法不循环。

def array_to_cv_bytes(ary):
    assert ary.ndim == 3, 'Array must have 3 dimensions'
    h, w, c = ary.shape
    ary = ary[..., (2, 1, 0, 3)]
    output = np.empty(h * c * w, dtype=np.uint8)
    for channeld_idx in range(c):
        output[channeld_idx::c] = ary[..., channeld_idx].reshape(h*w)
    return output.tobytes(order='C')