Konwersja BufferedImage do Mat w OpenCV

Ten działał dobrze dla mnie, i to trwa od 0 do 1 ms do wykonania.

public static Mat bufferedImageToMat(BufferedImage bi) {
  Mat mat = new Mat(bi.getHeight(), bi.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
  byte[] data = ((DataBufferByte) bi.getRaster().getDataBuffer()).getData();
  mat.put(0, 0, data);
  return mat;
}

Nie chcesz mieć do czynienia z dużą macierzą pikseli? Po prostu użyj tego

BufferedImage to Mat

public static Mat BufferedImage2Mat(BufferedImage image) throws IOException {
    ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
    ImageIO.write(image, "jpg", byteArrayOutputStream);
    byteArrayOutputStream.flush();
    return Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(byteArrayOutputStream.toByteArray()), Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
}

Mat do Buforedimage

public static BufferedImage Mat2BufferedImage(Mat matrix)throws IOException {
    MatOfByte mob=new MatOfByte();
    Imgcodecs.imencode(".jpg", matrix, mob);
    return ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(mob.toArray()));
}

Uwaga , choć jest bardzo znikoma. Jednak w ten sposób można uzyskać niezawodne rozwiązanie, ale wykorzystuje kodowanie + dekodowanie. Więc tracisz jakiś występ. Zwykle wynosi od 10 do 20 milisekund. JPG kodowanie traci jakość obrazu również jest powolne (może potrwać od 10 do 20ms). BMP jest bezstratny i szybki (1 lub 2 ms), ale wymaga niewiele więcej pamięci (znikome). PNG jest bezstratny, ale trochę więcej czasu na kodowanie niż BMP. Używanie BMP powinno pasować do większości przypadków.

Znalazłem rozwiązanie Tutaj . Rozwiązanie jest podobne do Andrija.

Camera c;
c.Connect();
c.StartCapture();
Image f2Img, cf2Img;
c.RetrieveBuffer(&f2Img);
f2Img.Convert( FlyCapture2::PIXEL_FORMAT_BGR, &cf2Img );
unsigned int rowBytes = (double)cf2Img.GetReceivedDataSize()/(double)cf2Img.GetRows();

cv::Mat opencvImg = cv::Mat( cf2Img.GetRows(), cf2Img.GetCols(), CV_8UC3, cf2Img.GetData(),rowBytes );

Jednym z prostych sposobów byłoby utworzenie nowego za pomocą

Mat newMat = Mat(rows, cols, type);

Następnie pobierz wartości pikseli z BufferedImage i umieść w newMat za pomocą

newMat.put(row, col, pixel);

Używam poniższego kodu w moim programie.

protected Mat img2Mat(BufferedImage in) {
        Mat out;
        byte[] data;
        int r, g, b;

        if (in.getType() == BufferedImage.TYPE_INT_RGB) {
            out = new Mat(in.getHeight(), in.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
            data = new byte[in.getWidth() * in.getHeight() * (int) out.elemSize()];
            int[] dataBuff = in.getRGB(0, 0, in.getWidth(), in.getHeight(), null, 0, in.getWidth());
            for (int i = 0; i < dataBuff.length; i++) {
                data[i * 3] = (byte) ((dataBuff[i] >> 0) & 0xFF);
                data[i * 3 + 1] = (byte) ((dataBuff[i] >> 8) & 0xFF);
                data[i * 3 + 2] = (byte) ((dataBuff[i] >> 16) & 0xFF);
            }
        } else {
            out = new Mat(in.getHeight(), in.getWidth(), CvType.CV_8UC1);
            data = new byte[in.getWidth() * in.getHeight() * (int) out.elemSize()];
            int[] dataBuff = in.getRGB(0, 0, in.getWidth(), in.getHeight(), null, 0, in.getWidth());
            for (int i = 0; i < dataBuff.length; i++) {
                r = (byte) ((dataBuff[i] >> 0) & 0xFF);
                g = (byte) ((dataBuff[i] >> 8) & 0xFF);
                b = (byte) ((dataBuff[i] >> 16) & 0xFF);
                data[i] = (byte) ((0.21 * r) + (0.71 * g) + (0.07 * b));
            }
        }
        out.put(0, 0, data);
        return out;
    }

Reference: here

Możesz to zrobić w OpenCV w następujący sposób:

File f4 = new File("aa.png");
Mat mat = Highgui.imread(f4.getAbsolutePath());