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我正在使用的程序正在读取一些位图，并且需要 32FC1 图像。

我正在尝试创建这些图像

cv::Mat M1(255, 255, CV_32FC1, cv::Scalar(0,0,0));
cv::imwrite( "my_bitmap.bmp", M1 );

但是当我检查深度时 - 它总是 CV_8U

如何创建文件以便它们包含正确的信息？

更新：如果我使用不同的文件扩展名没有区别 - 例如 tif 或 png

我正在阅读它 - 使用已经实现的代码 - 使用cvLoadImage.

我正在尝试创建现有代码（检查图像类型）可以使用的文件。

我无法转换现有代码中的文件。现有代码不会尝试读取随机图像类型并将其转换为所需类型，而是检查文件是否属于它需要的类型。

我发现 - 谢谢你的回答 - cv::imwrite 只写整数类型的图像。

是否有另一种方法 - 使用 OpenCV 或其他方法 - 编写图像以便我最终得到 CV_32F 类型？

再次更新： 读取图像的代码......如果进入 cv::Mat：

cv::Mat x = cv::imread(x_files, CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

现有代码：

IplImage *I = cvLoadImage(x_files.c_str(), CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
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cv::imwrite() .bmp 编码器采用 8 位通道。

如果您只需要使用 OpenCV 编写 .bmp 文件，您可以将您的 32FC1 图像转换为 8UC4，然后使用cv::imwrite()它来编写它，您将得到一个每像素 32 位的 .bmp 文件。我猜您读取文件的程序会将 32 位像素解释为 32FC1。.bmp 格式没有明确的通道结构，只有每个像素的位数。因此，您应该能够在 OpenCV 中将 32 位像素写入 4 个 8 位通道，并在另一个程序中将它们读取为单通道 32 位像素 - 如果您这样做，您需要了解读者的字节顺序假设。像下面这样的东西应该可以工作：

cv::Mat m1(rows, cols, CV_32FC1);
...  // fill m1
cv::Mat m2(rows, cols, CV_8UC4, m1.data); // provide different view of m1 data
// depending on endianess of reader, you may need to swap byte order of m2 pixels
cv::imwrite("my_bitmap.bmp", m2);

您将无法正确读取您在 OpenCV 中创建的文件，因为 OpenCV 中的 .bmp 解码器假定文件是 1 或 3 通道的 8 位数据（即它无法读取 32 位像素）。

编辑

可能更好的选择是使用OpenEXR格式，OpenCV 有一个编解码器。我假设您只需要使用 .exr 扩展名保存文件。

于 2013-07-19T00:38:28.137 回答
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您的问题是位图在内部将数据存储为整数而不是浮点数。如果您的问题是保存时的舍入错误，您将需要使用不同的文件格式或在保存前放大数据，然后在保存后缩小。如果您只想将读取文件后获得的矩阵转换为浮点数，您可以使用 cv::convertto

于 2013-07-19T00:35:15.113 回答
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我正在努力解决同样的问题。最后，我决定编写一个可以编写和加载任意 CV Mat 的自定义函数会更容易。

bool writeRawImage(const cv::Mat& image, const std::string& filename)
{
    ofstream file;
    file.open (filename, ios::out|ios::binary);
    if (!file.is_open())
        return false;
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&image.rows), sizeof(int));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&image.cols), sizeof(int));
    const int depth = image.depth();
    const int type  = image.type();
    const int channels = image.channels();
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&depth), sizeof(depth));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&type), sizeof(type));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&channels), sizeof(channels));
    int sizeInBytes = image.step[0] * image.rows;
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&sizeInBytes), sizeof(int));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(image.data), sizeInBytes);
    file.close();
    return true;
}

bool readRawImage(cv::Mat& image, const std::string& filename)
{
    int rows, cols, data, depth, type, channels;
    ifstream file (filename, ios::in|ios::binary);
    if (!file.is_open())
        return false;
    try {
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&rows), sizeof(rows));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&cols), sizeof(cols));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&depth), sizeof(depth));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&type), sizeof(type));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&channels), sizeof(channels));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&data), sizeof(data));
        image = cv::Mat(rows, cols, type);
        file.read(reinterpret_cast<char *>(image.data), data);
    } catch (...) {
        file.close();
        return false;
    }

    file.close();
    return true;
}
于 2020-03-01T10:24:45.850 回答