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我有几个特征向量存储在cv::Mat其中，每一行都是一个特征向量（这里有几行这样的：）[ x1 y1 x2 y2 x3 y3.... ]。我必须对每个特征向量应用 SVD，为此我使用 Eigen 库。但是，在应用 SVD 之前，必须将特征矩阵转换为Eigen::Matrix形式。

稍后，我必须将 SVD 结果转换回cv::Mat.

谁能建议一个很好的方法来做到这一点？我需要它的原因cv::Mat是因为我必须将它输入到 OpenCV 中的神经网络，并且只cv::Mat允许输入矩阵。

谢谢！！！

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来自http://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=97516的示例：

#include <opencv2/core/eigen.hpp>
cv::Mat_<float> a = Mat_<float>::ones(2,2);
Eigen::Matrix<float,Dynamic,Dynamic> b;
cv2eigen(a,b);

此外，OpenCV CV::Mat 和 Eigen::Matrix有一个使用 Eigen::Map 的解决方案。

于 2013-05-14T13:09:02.610 回答
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尝试将此代码用于 eigen 到 cv：

template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
void eigen2cv(const Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& src, cv::Mat& dst)
{
    if (!(src.Flags & Eigen::RowMajorBit))
    {
        cv::Mat _src(src.cols(), src.rows(), cv::DataType<_Tp>::type,
            (void*)src.data(), src.stride() * sizeof(_Tp));
        cv::transpose(_src, dst);
    }
    else
    {
        cv::Mat _src(src.rows(), src.cols(), cv::DataType<_Tp>::type,
            (void*)src.data(), src.stride() * sizeof(_Tp));
        _src.copyTo(dst);
    }
}

如您所见，这执行了副本。使用这么小的矩阵，您不应该关心，但您可以更改代码。要获取第一列，请使用cv::Mat::column().

尝试以下方法之一将 cv 转换为 eigen：

template<typename _Tp, int _rows, int _cols, int _options, int _maxRows, int _maxCols>
void cv2eigen( const Mat& src,
               Eigen::Matrix<_Tp, _rows, _cols, _options, _maxRows, _maxCols>& dst )
{
    CV_DbgAssert(src.rows == _rows && src.cols == _cols);
    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
    {
        Mat _dst(src.cols, src.rows, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        if( src.type() == _dst.type() )
            transpose(src, _dst);
        else if( src.cols == src.rows )
        {
            src.convertTo(_dst, _dst.type());
            transpose(_dst, _dst);
        }
        else
            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
    else
    {
        Mat _dst(src.rows, src.cols, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        src.convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
}

template<typename _Tp>
void cv2eigen( const Mat& src,
               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& dst )
{
    dst.resize(src.rows, src.cols);
    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
    {
        Mat _dst(src.cols, src.rows, DataType<_Tp>::type,
             dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        if( src.type() == _dst.type() )
            transpose(src, _dst);
        else if( src.cols == src.rows )
        {
            src.convertTo(_dst, _dst.type());
            transpose(_dst, _dst);
        }
        else
            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
    else
    {
        Mat _dst(src.rows, src.cols, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        src.convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
}


template<typename _Tp>
void cv2eigen( const Mat& src,
               Eigen::Matrix<_Tp, Eigen::Dynamic, 1>& dst )
{
    CV_Assert(src.cols == 1);
    dst.resize(src.rows);

    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
    {
        Mat _dst(src.cols, src.rows, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        if( src.type() == _dst.type() )
            transpose(src, _dst);
        else
            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
    else
    {
        Mat _dst(src.rows, src.cols, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        src.convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
}


template<typename _Tp>
void cv2eigen( const Mat& src,
               Eigen::Matrix<_Tp, 1, Eigen::Dynamic>& dst )
{
    CV_Assert(src.rows == 1);
    dst.resize(src.cols);
    if( !(dst.Flags & Eigen::RowMajorBit) )
    {
        Mat _dst(src.cols, src.rows, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        if( src.type() == _dst.type() )
            transpose(src, _dst);
        else
            Mat(src.t()).convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
    else
    {
        Mat _dst(src.rows, src.cols, DataType<_Tp>::type,
                 dst.data(), (size_t)(dst.stride()*sizeof(_Tp)));
        src.convertTo(_dst, _dst.type());
        CV_DbgAssert(_dst.data == (uchar*)dst.data());
    }
}

来源：此代码取自 OpenCV 本身，它们在内部使用它，因为 OpenCV 可以在内部使用 libeigen 执行某些任务。我不明白为什么不通过 API 公开对此类库和 Qt 的格式转换。

于 2013-05-08T22:23:26.423 回答
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查看Mapping data from Eigen to OpenCV 并返回文章。它描述了如何以更少的开销映射数据。在最简单的情况下，根本没有副本。它还处理 Eigen 表达式：

// Unsharp mask
Eigen::ArrayXXd img, blur;    
eigen2cv(img) = cv::imread("lena.jpg");
cv::GaussianBlur(eigen2cv(img), eigen2cv(blur));

cv::imshow("sharpened", eigen2cv(1.5 * img - 0.5 * blur));
于 2014-08-16T20:35:36.770 回答