OpenCV CV :: MatとEigen :: Matrix

Question

OpenCV cv::MatオブジェクトをEigen::Matrixに変換する可逆な方法はありますか？

例えば、やっていくつかの方法：

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);

私はcv2eigenとeigen2cvが、結果cvMatを使用してみましたが、完全にマングルされたと私は、なぜ正確にはわかりません。ディメンションは正しいですが、グラフィックスは完全にゴミ箱になります。つまり、ピクセルあたりのバイト数またはデータサイズの問題でしょうか？

Answer 1

Eigen SDKで直接使用するには、Eigen :: Mapを使用してOpenCV行列をラップすることを検討する必要があります。

//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()); 

のために： は、これは、あなたが単に固有::地図CVへのポインタを提供する::マットバッファをインスタンス化し、特に

のOpenCVによって割り当てられたマトリックス上に固有に実装され、ほぼすべての機能を適用することができます固有の詳細について::地図 Eigen Tutorial: Map Class

Answer 2

を見てみます。また

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

を使用することができます #include <opencv2/core/eigen.hpp>から

と

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

。

Answer 3

（データをコピーせずに）EigenとOpenCVの間で任意の行列をマップできます。

あなたはかかわらず、二つのことに注意する必要があります：列優先ストレージへ

• 固有のデフォルト値、行優先OpenCVの店。したがって、OpenCVデータをマッピングするときは、Eigen :: RowMajorフラグを使用します。

• OpenCVマトリックスは連続的でなければならない（すなわち、ocvMatrix.isContinuous（）が真でなければならない）。これは、行列の作成時に行列の記憶域を1つに割り当てる場合です（たとえば、下の例のように、または行列がMat W = A.inv（）;のような演算の結果である場合）

例：マルチチャネル行列の場合

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()); 

（例えば画像）、あなたはピエルルイジが彼のコメントで示唆したとおりに「ストライド」を使用することができます！

Answer 4

Pierluigiのバージョンは、3チャンネルの画像で完全には機能しませんでした。いくつかの調査の後、私は私のために働いていた以下の解決策で終わりました：

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;