C++ 将FreeImage FIBITMAP格式转换为OpenCV Mat

我一直在寻找答案，但我能找到的只是我需要的相反的答案（Mat到FIBITMAP）。 我有一个简短的代码，可以将图像加载为FIBITMAP对象。我需要FreeImage，因为OpenCV不允许我加载pfm和其他一些扩展文件。 我想做的是将FIBTMAP图像转换成OpenCV Mat，这样我就可以在我已有的更长的代码中使用它。

---

如何操作？

功能

FI2MAT

将执行从FreeImage到OpenCV Mat的转换

我现在无法彻底测试每种类型的FreeImage格式，但它应该能按预期工作。如果某些格式存在一些问题，请告诉我

请记住，并非所有类型都可以通过

imshow

正确渲染，因此您可能需要先转换图像

下面是代码示例：

#include <FreeImage.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

void FI2MAT(FIBITMAP* src, Mat& dst)
{
    //FIT_BITMAP    //standard image : 1 - , 4 - , 8 - , 16 - , 24 - , 32 - bit
    //FIT_UINT16    //array of unsigned short : unsigned 16 - bit
    //FIT_INT16     //array of short : signed 16 - bit
    //FIT_UINT32    //array of unsigned long : unsigned 32 - bit
    //FIT_INT32     //array of long : signed 32 - bit
    //FIT_FLOAT     //array of float : 32 - bit IEEE floating point
    //FIT_DOUBLE    //array of double : 64 - bit IEEE floating point
    //FIT_COMPLEX   //array of FICOMPLEX : 2 x 64 - bit IEEE floating point
    //FIT_RGB16     //48 - bit RGB image : 3 x 16 - bit
    //FIT_RGBA16    //64 - bit RGBA image : 4 x 16 - bit
    //FIT_RGBF      //96 - bit RGB float image : 3 x 32 - bit IEEE floating point
    //FIT_RGBAF     //128 - bit RGBA float image : 4 x 32 - bit IEEE floating point

    int bpp = FreeImage_GetBPP(src);
    FREE_IMAGE_TYPE fit = FreeImage_GetImageType(src);

    int cv_type = -1;
    int cv_cvt = -1;

    switch (fit)
    {
    case FIT_UINT16: cv_type = DataType<ushort>::type; break;
    case FIT_INT16: cv_type = DataType<short>::type; break;
    case FIT_UINT32: cv_type = DataType<unsigned>::type; break;
    case FIT_INT32: cv_type = DataType<int>::type; break;
    case FIT_FLOAT: cv_type = DataType<float>::type; break;
    case FIT_DOUBLE: cv_type = DataType<double>::type; break;
    case FIT_COMPLEX: cv_type = DataType<Complex<double>>::type; break;
    case FIT_RGB16: cv_type = DataType<Vec<ushort, 3>>::type; cv_cvt = COLOR_RGB2BGR; break;
    case FIT_RGBA16: cv_type = DataType<Vec<ushort, 4>>::type; cv_cvt = COLOR_RGBA2BGRA; break;
    case FIT_RGBF: cv_type = DataType<Vec<float, 3>>::type; cv_cvt = COLOR_RGB2BGR; break;
    case FIT_RGBAF: cv_type = DataType<Vec<float, 4>>::type; cv_cvt = COLOR_RGBA2BGRA; break;
    case FIT_BITMAP:
        switch (bpp) {
        case 8: cv_type = DataType<Vec<uchar, 1>>::type; break;
        case 16: cv_type = DataType<Vec<uchar, 2>>::type; break;
        case 24: cv_type = DataType<Vec<uchar, 3>>::type; break;
        case 32: cv_type = DataType<Vec<uchar, 4>>::type; break;
        default:
            // 1, 4 // Unsupported natively
            cv_type = -1;
        }
        break;
    default:
        // FIT_UNKNOWN // unknown type
        dst = Mat(); // return empty Mat
        return;
    }

    int width = FreeImage_GetWidth(src);
    int height = FreeImage_GetHeight(src);
    int step = FreeImage_GetPitch(src);

    if (cv_type >= 0) {
        dst = Mat(height, width, cv_type, FreeImage_GetBits(src), step);
        if (cv_cvt > 0)
        {
            cvtColor(dst, dst, cv_cvt);
        }
    }
    else {

        vector<uchar> lut;
        int n = pow(2, bpp);
        for (int i = 0; i < n; ++i)
        {
            lut.push_back(static_cast<uchar>((255 / (n - 1))*i));
        }

        FIBITMAP* palletized = FreeImage_ConvertTo8Bits(src);
        BYTE* data = FreeImage_GetBits(src);
        for (int r = 0; r < height; ++r) {
            for (int c = 0; c < width; ++c) {
                dst.at<uchar>(r, c) = saturate_cast<uchar>(lut[data[r*step + c]]);
            }
        }
    }

    flip(dst, dst, 0);
}

int main()
{
    FreeImage_Initialise();
    FREE_IMAGE_FORMAT format = FreeImage_GetFileType("path_to_image", 0);
    FIBITMAP* fi_image = FreeImage_Load(format, "path_to_image");

    Mat cv_img;
    FI2MAT(fi_image, cv_img);

    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间cv；
无效FI2MAT（纤维图*src、Mat和dst）
{
//FIT_位图//标准图像：1、4、8、16、24、32位
//FIT_UINT16//无符号短数组：无符号16位
//FIT_INT16//short的数组：有符号16位
//FIT_UINT32//无符号长数组：无符号32位
//FIT_INT32//长：有符号32位的数组
//FIT_FLOAT//浮点数组：32位IEEE浮点
//FIT_DOUBLE//双精度数组：64位IEEE浮点
//FIT_COMPLEX//FICOMPLEX数组：2 x 64位IEEE浮点
//FIT_RGB16//48位RGB图像：3 x 16位
//FIT_RGBA16//64位RGBA图像：4 x 16位
//FIT_RGBF//96位RGB浮点映像：3 x 32位IEEE浮点
//FIT_RGBAF//128位RGBA浮点映像：4 x 32位IEEE浮点
int bpp=FreeImage_GetBPP（src）；
FREE_IMAGE_TYPE fit=FreeImage_GetImageType（src）；
int cv_type=-1；
int cv_cvt=-1；
开关（安装）
{
case FIT_UINT16:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_INT16:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_UINT32:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_INT32:cv_type=DataType:：type；break；
大小写匹配\u浮动：cv\u类型=数据类型：：类型；中断；
大小写匹配：cv类型=数据类型：：类型；中断；
case-FIT\u COMPLEX:cv\u type=DataType:：type；break；
大小写匹配\u RGB16:cv\u type=DataType:：type；cv\u cvt=COLOR\u RGB2BGR；break；
大小写匹配_RGBA16:cv_type=DataType:：type；cv_cvt=COLOR_RGBA2BGRA；break；
大小写匹配\u RGBF:cv\u type=DataType:：type；cv\u cvt=COLOR\u RGB2BGR；break；
大小写匹配：cv_类型=数据类型：：类型；cv_cvt=颜色\u RGBA2BGRA；中断；
大小写匹配位图：
交换机（bpp）{
案例8:cv_type=DataType:：type；break；
案例16:cv_type=DataType:：type；break；
案例24:cv_type=DataType:：type；break；
案例32:cv_type=DataType:：type；break；
违约：
//1，4//本机不支持
cv_类型=-1；
}
打破
违约：
//FIT_UNKNOWN//未知类型
dst=Mat（）；//返回空的Mat
返回；
}
int width=FreeImage_GetWidth（src）；
int height=FreeImage_GetHeight（src）；
int step=FreeImage_GetPitch（src）；
如果（cv_类型>=0）{
dst=Mat（高度、宽度、cv类型、自由图像字节（src）、步长）；
如果（cv_cvt>0）
{
cvt颜色（dst、dst、cv_-cvt）；
}
}
否则{
向量lut；
int n=功率（2，bpp）；
对于（int i=0；i

功能

FI2MAT

将执行从FreeImage到OpenCV Mat的转换

我现在无法彻底测试每种类型的FreeImage格式，但它应该能按预期工作。如果某些格式存在一些问题，请告诉我

请记住，并非所有类型都可以通过

imshow

正确渲染，因此您可能需要先转换图像

下面是代码示例：

#include <FreeImage.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

void FI2MAT(FIBITMAP* src, Mat& dst)
{
    //FIT_BITMAP    //standard image : 1 - , 4 - , 8 - , 16 - , 24 - , 32 - bit
    //FIT_UINT16    //array of unsigned short : unsigned 16 - bit
    //FIT_INT16     //array of short : signed 16 - bit
    //FIT_UINT32    //array of unsigned long : unsigned 32 - bit
    //FIT_INT32     //array of long : signed 32 - bit
    //FIT_FLOAT     //array of float : 32 - bit IEEE floating point
    //FIT_DOUBLE    //array of double : 64 - bit IEEE floating point
    //FIT_COMPLEX   //array of FICOMPLEX : 2 x 64 - bit IEEE floating point
    //FIT_RGB16     //48 - bit RGB image : 3 x 16 - bit
    //FIT_RGBA16    //64 - bit RGBA image : 4 x 16 - bit
    //FIT_RGBF      //96 - bit RGB float image : 3 x 32 - bit IEEE floating point
    //FIT_RGBAF     //128 - bit RGBA float image : 4 x 32 - bit IEEE floating point

    int bpp = FreeImage_GetBPP(src);
    FREE_IMAGE_TYPE fit = FreeImage_GetImageType(src);

    int cv_type = -1;
    int cv_cvt = -1;

    switch (fit)
    {
    case FIT_UINT16: cv_type = DataType<ushort>::type; break;
    case FIT_INT16: cv_type = DataType<short>::type; break;
    case FIT_UINT32: cv_type = DataType<unsigned>::type; break;
    case FIT_INT32: cv_type = DataType<int>::type; break;
    case FIT_FLOAT: cv_type = DataType<float>::type; break;
    case FIT_DOUBLE: cv_type = DataType<double>::type; break;
    case FIT_COMPLEX: cv_type = DataType<Complex<double>>::type; break;
    case FIT_RGB16: cv_type = DataType<Vec<ushort, 3>>::type; cv_cvt = COLOR_RGB2BGR; break;
    case FIT_RGBA16: cv_type = DataType<Vec<ushort, 4>>::type; cv_cvt = COLOR_RGBA2BGRA; break;
    case FIT_RGBF: cv_type = DataType<Vec<float, 3>>::type; cv_cvt = COLOR_RGB2BGR; break;
    case FIT_RGBAF: cv_type = DataType<Vec<float, 4>>::type; cv_cvt = COLOR_RGBA2BGRA; break;
    case FIT_BITMAP:
        switch (bpp) {
        case 8: cv_type = DataType<Vec<uchar, 1>>::type; break;
        case 16: cv_type = DataType<Vec<uchar, 2>>::type; break;
        case 24: cv_type = DataType<Vec<uchar, 3>>::type; break;
        case 32: cv_type = DataType<Vec<uchar, 4>>::type; break;
        default:
            // 1, 4 // Unsupported natively
            cv_type = -1;
        }
        break;
    default:
        // FIT_UNKNOWN // unknown type
        dst = Mat(); // return empty Mat
        return;
    }

    int width = FreeImage_GetWidth(src);
    int height = FreeImage_GetHeight(src);
    int step = FreeImage_GetPitch(src);

    if (cv_type >= 0) {
        dst = Mat(height, width, cv_type, FreeImage_GetBits(src), step);
        if (cv_cvt > 0)
        {
            cvtColor(dst, dst, cv_cvt);
        }
    }
    else {

        vector<uchar> lut;
        int n = pow(2, bpp);
        for (int i = 0; i < n; ++i)
        {
            lut.push_back(static_cast<uchar>((255 / (n - 1))*i));
        }

        FIBITMAP* palletized = FreeImage_ConvertTo8Bits(src);
        BYTE* data = FreeImage_GetBits(src);
        for (int r = 0; r < height; ++r) {
            for (int c = 0; c < width; ++c) {
                dst.at<uchar>(r, c) = saturate_cast<uchar>(lut[data[r*step + c]]);
            }
        }
    }

    flip(dst, dst, 0);
}

int main()
{
    FreeImage_Initialise();
    FREE_IMAGE_FORMAT format = FreeImage_GetFileType("path_to_image", 0);
    FIBITMAP* fi_image = FreeImage_Load(format, "path_to_image");

    Mat cv_img;
    FI2MAT(fi_image, cv_img);

    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间cv；
无效FI2MAT（纤维图*src、Mat和dst）
{
//FIT_位图//标准图像：1、4、8、16、24、32位
//FIT_UINT16//无符号短数组：无符号16位
//FIT_INT16//short的数组：有符号16位
//FIT_UINT32//无符号长数组：无符号32位
//FIT_INT32//长：有符号32位的数组
//FIT_FLOAT//浮点数组：32位IEEE浮点
//FIT_DOUBLE//双精度数组：64位IEEE浮点
//FIT_COMPLEX//FICOMPLEX数组：2 x 64位IEEE浮点
//FIT_RGB16//48位RGB图像：3 x 16位
//FIT_RGBA16//64位RGBA图像：4 x 16位
//FIT_RGBF//96位RGB浮点映像：3 x 32位IEEE浮点
//FIT_RGBAF//128位RGBA浮点映像：4 x 32位IEEE浮点
int bpp=FreeImage_GetBPP（src）；
FREE_IMAGE_TYPE fit=FreeImage_GetImageType（src）；
int cv_type=-1；
int cv_cvt=-1；
开关（安装）
{
case FIT_UINT16:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_INT16:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_UINT32:cv_type=DataType:：type；break；
case FIT_INT32:cv_type=DataType:：type；break；
大小写匹配\u浮动：cv\u类型=数据类型：：类型；中断；
大小写匹配：cv类型=数据类型：：类型；中断；
大小写匹配复杂：cv类型=数据类型：：类型；br