将OpenCV IplImage或Mat复制到Freeimage FIBITMAP中

我需要在FreeImage（FIBITMAP）和OpenCV格式（IplImage和/或Mat）之间交换数据。我对从FIBITMAP获取数据到IplImage或Mat很满意，因为FreeImage提供了一个函数FreeImage_GetScanLine，您可以将OPenCV imageData ptr设置为等于

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然而，我一直在思考如何做相反的事情，也就是说，一旦我有了一个OpenCV图像，我如何将它的数据转换成一个FreeImage图像

如果您不介意复制，您可以为FIBITMAP创建一个

IplImage*

/

cv:：Mat

头，然后复制（使用opencv函数），如下所示：

cv::Mat src; // your source image
FIBITMAP whatever; // allocate space for your FIBITMAP here
cv::Mat wrapper(height, width, CV_8UC3, ptr_from_FIBITMAP, step);
src.copyTo(wrapper);

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在复制数据指针时必须小心一点，很多图像格式都有填充来开始每一行，例如4字节的边界

如果您的图像具有GetScanLine（）函数，则使用GetScanLine（）返回的指针和cv:：Mat的.ptr（）成员创建一个空的plImage*/cv:：Mat和memcopy每行可能更安全

cv::Mat &src        
int srcRowBytes = width  * src.elemSize();

for (int ih=0;ih<height;ih++) {
    memcpy(dest.pointer_to_row(ih),src.ptr(ih),srcRowBytes);
}

cv:：Mat&src
int srcRowBytes=width*src.elemSize（）；
对于（int ih=0；ih，这里有一个更详细的转换代码。这两个库中都有许多图像数据类型，我尝试支持最常见的类型。这假设您将cv:：Mat作为源传递。FreeImage的视图透视图位于左下角

/*  These are openCV types
#define CV_8U   0
#define CV_8S   1
#define CV_16U  2
#define CV_16S  3
#define CV_32S  4
#define CV_32F  5
#define CV_64F  6
*/

/*  these are FI types
FIT_UNKNOWN = 0,    // unknown type
FIT_BITMAP  = 1,    // standard image           : 1-, 4-, 8-, 16-, 24-, 32-bit
FIT_UINT16  = 2,    // array of unsigned short  : unsigned 16-bit
FIT_INT16   = 3,    // array of short           : signed 16-bit
FIT_UINT32  = 4,    // array of unsigned long   : unsigned 32-bit
FIT_INT32   = 5,    // array of long            : signed 32-bit
FIT_FLOAT   = 6,    // array of float           : 32-bit IEEE floating point
FIT_DOUBLE  = 7,    // array of double          : 64-bit IEEE floating point
FIT_COMPLEX = 8,    // array of FICOMPLEX       : 2 x 64-bit IEEE floating point
FIT_RGB16   = 9,    // 48-bit RGB image         : 3 x 16-bit
FIT_RGBA16  = 10,   // 64-bit RGBA image        : 4 x 16-bit
FIT_RGBF    = 11,   // 96-bit RGB float image   : 3 x 32-bit IEEE floating point
FIT_RGBAF   = 12    // 128-bit RGBA float image : 4 x 32-bit IEEE floating point

*/

if(_dib)  // get rid of the current dib. 
    FreeImage_Unload(_dib);


int width  = src.size().width;
int height = src.size().height;

switch(src.type())
{
case CV_8U  :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_BITMAP,width, height, 8) ;}break;  // 8  bit grayscale
case CV_8UC3:{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_BITMAP,width, height, 24);}break;  // 24 bit RGB
case CV_16U :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_UINT16,width, height, 16);}break;  // 16 bit grayscale
case CV_16S :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_INT16 ,width, height, 16);}break;
case CV_32S :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_INT32 ,width, height, 32);}break;
case CV_32F :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_FLOAT ,width, height, 32);}break;
case CV_64F :{_dib = FreeImage_AllocateT(FIT_DOUBLE,width, height, 32);}break;
default:ASSERT(FALSE);
}

if(_dib==NULL)
    return FALSE;


int srcRowBytes = width  * src.elemSize();

for (int ih=0;ih<height;ih++) 
{
    BYTE* ptr2Line = FreeImage_GetScanLine(_dib,(height-1)-ih);
    memcpy(ptr2Line,src.ptr(ih),srcRowBytes);
}
_bHasChanged = TRUE;

return TRUE;

/*这些是openCV类型
#定义CV_8U 0
#定义CV_8S 1
#定义CV_16U 2
#定义CV_16S 3
#定义CV_32S 4
#定义CV_32F 5
#定义CV_64F 6
*/
/*这些是金融机构类型
FIT_UNKNOWN=0，//未知类型
FIT_BITMAP=1，//标准图像：1、4、8、16、24、32位
FIT_UINT16=2，//无符号短数组：无符号16位
FIT_INT16=3，//short的数组：有符号16位
FIT_UINT32=4，//无符号长数组：无符号32位
FIT_INT32=5，//长：有符号32位的数组
FIT_FLOAT=6，//浮点数组：32位IEEE浮点
FIT_DOUBLE=7，//双精度数组：64位IEEE浮点
FIT_COMPLEX=8，//FICOMPLEX数组：2 x 64位IEEE浮点
FIT_RGB16=9，//48位RGB图像：3 x 16位
FIT_RGBA16=10，//64位RGBA图像：4 x 16位
FIT_RGBF=11，//96位RGB浮点映像：3 x 32位IEEE浮点
FIT_RGBAF=12//128位RGBA浮点映像：4 x 32位IEEE浮点
*/
if（_dib）//去掉当前的dib。
FreeImage_卸载（_dib）；
int width=src.size（）.width；
int height=src.size（）.height；
开关（src.type（））
{
case CV_8U:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_位图，宽度，高度，8）}break；//8位灰度
case CV_8UC3:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_位图，宽度，高度，24）}break；//24位RGB
case CV_16U:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_UINT16，宽度，高度，16）}break；//16位灰度
案例CV_16S:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_INT16，width，height，16）}break；
案例CV_32S:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_INT32，width，height，32）}break；
案例CV_32F:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_FLOAT，width，height，32）}break；
案例CV_64F:{u dib=FreeImage_AllocateT（FIT_DOUBLE，width，height，32）}break；
默认值：断言（FALSE）；
}
如果（_dib==NULL）
返回FALSE；
int srcRowBytes=width*src.elemSize（）；
对于（int ih=0；ih）两个
IplImage
和
cv:：Mat
都有一个行步骤，正是出于这个原因（填充）.是的，但是你能找出Freeebitmap在它的步进中使用的是什么吗？有一个函数FreeImage_GetPitch，它以字节为单位返回图像的宽度，与OpenCV的步进宽度相同。我很快会尝试这个，并让你们知道它是否成功。谢谢。