100分求大佬拯救:emgucv 如何把bitmap转为mat,或者byte[]转为mat,或者byte[]转为image????

gxpotato 2020-05-22 05:32:04
之前emgucv的Image<bgr,byte>(bitmap).Mat就可以了。。。
现在用4.2发现没有这个构造函数了。。。悲催。

网上搜索了一轮,发现了这个:

public Mat GetMatFromSDImage(System.Drawing.Image image)
{
int stride = 0;
Bitmap bmp = new Bitmap(image);

System.Drawing.Rectangle rect = new System.Drawing.Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height);
System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = bmp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bmp.PixelFormat);

System.Drawing.Imaging.PixelFormat pf = bmp.PixelFormat;
if (pf == System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb)
{
stride = bmp.Width * 4;
}
else
{
stride = bmp.Width * 3;
}

Image<Bgr, byte> cvImage = new Image<Bgr, byte>(bmp.Width, bmp.Height, stride, (IntPtr)bmpData.Scan0);

bmp.UnlockBits(bmpData);

return cvImage.Mat;
}


来源这里:https://www.coder.work/article/1626147

但是这个转出来的Mat,保存了之后,发现一个很严重的问题,就是图片变成灰度的了,而且,右边少了大概1/8。
如果这行:


Image<Bgr, byte> cvImage = new Image<Bgr, byte>(bmp.Width, bmp.Height, stride, (IntPtr)bmpData.Scan0);


改为:

Image<Bgra, byte> cvImage = new Image<Bgra, byte>(bmp.Width, bmp.Height, stride, (IntPtr)bmpData.Scan0);

转出来的图片是没问题了,但是,DnnInvoke.BlobFromImage,这里需要的是3通道的,而不是4通道的数据。

google和emgucv的文档都要翻烂了,有没有能帮忙的哥们。
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gxpotato 2020-08-29
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引用 4 楼 lordTuring 的回复:
emgucv 4.2以后将构造函数Image<TColor, TDepth> Constructor (Bitmap)删除,增加了Bitmap扩展方法BitmapExtension.ToImage<TColor, TDepth> Method,用于从Bitmap获取图像,使用起来更加简洁易懂,示例如下: Bitmap source; Image<Bgr, byte> image = source.ToImage<Bgr, Byte>(); Mat matImage = image.Mat;
牛逼!!已经结贴。
threenewbee 2020-08-08
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https://download.csdn.net/download/nutriu/9462119
麦客天 2020-08-06
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emgucv 4.2以后将构造函数Image<TColor, TDepth> Constructor (Bitmap)删除,增加了Bitmap扩展方法BitmapExtension.ToImage<TColor, TDepth> Method,用于从Bitmap获取图像,使用起来更加简洁易懂,示例如下: Bitmap source; Image<Bgr, byte> image = source.ToImage<Bgr, Byte>(); Mat matImage = image.Mat;
gxpotato 2020-05-24
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public Image<Bgr, byte> GetImageFromBitmap(Bitmap bitmap)
        {

            BitmapData data = bitmap.LockBits(
                        new Rectangle(Point.Empty, bitmap.Size),
                        ImageLockMode.ReadOnly,
                        bitmap.PixelFormat);

            Image<Bgr, Byte> mat = new Image<Bgra, Byte>(bitmap.Width, bitmap.Height, data.Stride, data.Scan0).Convert<Bgr, byte>();
            CvInvoke.MixChannels(mat, mat, new[] { 0, 0, 1, 1, 2, 2 });
            /*
            for (int i = 0; i < 3; i++)
            {
               CvInvoke.cvSetImageCOI(Ptr, i + 1);
               CvInvoke.cvSetImageCOI(mat, i + 1);
               CvInvoke.cvCopy(mat, Ptr, IntPtr.Zero);
            }
            CvInvoke.cvSetImageCOI(Ptr, 0);*/
            bitmap.UnlockBits(data);


            return mat;
        }

这个是从emgucv旧版本中拔过来的方法。

gxpotato 2020-05-23
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算了,我从opencvsharp里面的bitmap扩展扒了一个方法过来,已经OK了。 另外,正在看emgucv的旧版本,把这个方法补全了,再放上来。
gxpotato 2020-05-22
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我这边都是ffmpeg出来的视频流,抽帧出来的都是byte[]。所以,好麻烦。。。折腾了好几天了。
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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