Opencv 将Libraw格式转换为cv:：Mat

我试图用libraw库加载原始格式（尤其是Nikon.NEF），然后将其转换为opencv格式

cv:：Mat

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过去有人解决过这个问题吗？如何实现这一点？

我有一种从libraw到

QImage

（Qt）的转换方法。然而，这演示了libraw的使用，并且应该很容易适应

cv:：Mat

。 我的解决方案大致类似于此：

由于对原始问题的评论中存在开放性问题，进一步的评论是：您可以使用libraw控制白平衡、色度缩短、失真校正等功能：

将嵌入的原始缩略图从libraw转换为

QImage

：

LibRaw处理器；
QImage缩略图；
if（LIBRAW_SUCCESS==RawProcessor.open_文件（文件名））{
if（LIBRAW\u SUCCESS==RawProcessor.unpack\u thumb（））{
if（LIBRAW\u THUMBNAIL\u JPEG==RawProcessor.imgdata.THUMBNAIL.t格式）{
thumbnail.loadFromData（（uchar*）RawProcessor.imgdata.thumbnail.thumb，
RawProcessor.imgdata.thumbnail.t长度，
“JPEG”）；
LibRawImagePerformFlip（RawProcessor.imgdata.size.flip，缩略图）；
}else if（LIBRAW\u THUMBNAIL\u BITMAP==RawProcessor.imgdata.THUMBNAIL.tformat）{
缩略图=库图像到图像(
（uchar*）RawProcessor.imgdata.thumbnail.thumb，
RawProcessor.imgdata.thumbnail.twidth，
RawProcessor.imgdata.thumbnail.theight，
RawProcessor.imgdata.thumboil.tcolors）；
}//否则：无法读取
}
RawProcessor.recycle（）；
}

将完整原始图像从libraw转换为

QImage

：

LibRaw处理器；
图像；
RawProcessor.imgdata.params.gamm[0]=1.0；
RawProcessor.imgdata.params.gamm[1]=0.0；
RawProcessor.imgdata.params.user_qual=0；//最快插值（线性）
RawProcessor.imgdata.params.use_camera_wb=1；
if（LIBRAW\u SUCCESS==rawProcessor.open\u文件（文件名）{
if（LIBRAW_SUCCESS==RawProcessor.unpack（））{
如果（LIBRAW_SUCCESS==RawProcessor.dcraw_process（））{
libraw_processed_image_t*output=RawProcessor.dcraw_make_mem_image（）；
if（LIBRAW\u IMAGE\u JPEG==输出->类型）{
image.loadFromData（（uchar*）输出->数据，
输出->数据大小，
“JPEG”）；
LibRawImagePerformFlip（RawProcessor.imgdata.size.flip，image）；
}else if（LIBRAW\u IMAGE\u BITMAP==输出->类型）{
image=LibRawImageToQImage(
（uchar*）输出->数据，
输出->宽度，
输出->高度，
输出->颜色，
输出->位）；
}//否则：无法读取
LibRaw:：dcraw\u clear\u mem（输出）；
}
RawProcessor.recycle（）；
}
}

使用两个辅助功能：

QImage MISCTOOLSLIBRAWIMAGETO QImage（常量uchar*数据，
常量整数宽度，
const int height，
常数int nCols，
常量（整数色位）
{
int colorSize=（colorBits%8）==0？colorBits/8:ceil（colorBits/8.0）；
int numPixels=宽度*高度；
int pixelSize=nCols*colorSize；
uchar*像素=新的uchar[numPixels*3]；
对于（int i=0；i

是的，请检查libraw library，它与.NEF和.CR2完美配合，我也这么认为，但我从未将其用于CR2……我也尝试过，但加载的图像似乎已在颜色空间中进行了某种规格化。