Python cv:：imdecode如何知道结果的维度？

我正在尝试将以下函数转换为C++：

def base64_2_mask(s):
    z = zlib.decompress(base64.b64decode(s))
    n = np.fromstring(z, np.uint8)
    mask = cv2.imdecode(n, cv2.IMREAD_UNCHANGED)[:, :, 3].astype(bool)
    return mask

它将JSON字符串解码为

cv:：Mat

掩码

我做得很好，除了那部分

const cv::Mat bitmap( size, CV_8UC1, decompressed.data() );
const auto decoded = cv::imdecode( bitmap, cv::IMREAD_UNCHANGED );

我不知道要在这里传递什么

尺寸
。python版本会自动推断它。以下是一个运行示例：

>>> a = base64_2_mask("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")
>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> a.shape
(427, 294)
>>> b = "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"
>>> z = zlib.decompress(base64.b64decode(b))
>>> n = np.fromstring(z, np.uint8)
__main__:1: DeprecationWarning: The binary mode of fromstring is deprecated, as it behaves surprisingly on unicode inputs. Use frombuffer instead
>>> n
array([137,  80,  78, ...,  66,  96, 130], dtype=uint8)
>>> n.shape
(1415,)
>>> mask = cv2.imdecode(n, cv2.IMREAD_UNCHANGED)[:, :, 3].astype(bool)
>>> mask.shape
(427, 294)
>>> mask2 = cv2.imdecode(n, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
>>> mask2.shape
(427, 294, 4)

>a=base64\u 2\u掩码("4+WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW0VGxVH（2）这是一个新的项目，它是一个新的项目，它是一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，这个项目是一个新的项目，这个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个新的项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，OxUCESNCWuraliQDs+OlUFKOCUTSrkdWPW7FLfLlYSaj52.2.2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 XSBSCIXWA4OY1L9DYPEMSX在中国的一个城市中，一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市。一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的城市的一个城市的城市的一个城市的城市的一个城市（2个城市的城市的城市的一个城市的一个城市的城市的城市的政府的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的政府的政府的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的政府的政府。一个城市的一个城市的政府的一个政府的政府的政府TLDIFB07LJCTXARQMORQ1TXURK1BQ7ESOXRMCr1Joiut6X在中国，一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的一个中国的中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的中国的中国的中国的中国的中国的RYMDW5SGQ6EEVQFSJ1+0k1P9TQ5Xqoyqn45zme8g/VdLlKlPVvbmjVL/8qshAF6nEEyi3bsHU+E0EWTUCTYS0DSXYU5INLI26O0CVVAKxFZCHMCYMC3TO0PVYMBUMVLDYPSLKCN5QYlRTNZFFACOEXVRKOZXGAAAAELFTKSUQMCCZ4WA4G=”）
>>>类型（a）
>>>a.形状
(427, 294)
>>>b=”4+WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW0VGxVH（2）这是一个新的项目，它是一个新的项目，它是一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，一个新的项目，这个项目是一个新的项目，这个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个新的项目，一个新的项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个新的项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，一个项目，OxUCESNCWuraliQDs+OlUFKOCUTSrkdWPW7FLfLlYSaj52.2.2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 XSBSCIXWA4OY1L9DYPEMSX在中国的一个城市中，一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市。一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的城市的一个城市的城市的一个城市的城市的一个城市（2个城市的城市的城市的一个城市的一个城市的城市的城市的政府的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的政府的政府的一个城市的一个城市的一个城市的一个城市的政府的政府。一个城市的一个城市的政府的一个政府的政府的政府TLDIFB07LJCTXARQMORQ1TXURK1BQ7ESOXRMCr1Joiut6X在中国，一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的一个中国的中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的一个中国的中国的中国的中国的中国的中国的中国的RYMDW5SGQ6EEVQFSJ1+0k1P9TQ5Xqoyqn45zme8g/VdLlKlPVvbmjVL/8qshAF6nEEyi3bsHU+E0EWTUCTYS0DSXYU5INLI26O0CVVAKxFZCHMCYMC3TO0PVYMBUMVLDYPSPLKCN5QYlRTNZFFACOEXVRKOZXGAAAAELFTKSUQMCCZ4WA4G=”
>>>z=zlib.decompress（base64.b64解码（b））
>>>n=np.fromstring（z，np.uint8）
__main\uuuu:1:不推荐使用警告：fromstring的二进制模式已不推荐使用，因为它在unicode输入上的行为令人惊讶。请改用frombuffer
>>>n
数组（[137，80，78，…，66，96，130]，dtype=uint8）
>>>n.形状
(1415,)
>>>mask=cv2.imdecode（n，cv2.IMREAD_不变）[：，：，3].astype（bool）
>>>面具形状
(427, 294)
>>>mask2=cv2.imdecode（n，cv2.IMREAD_不变）
>>>mask2.shape
(427, 294, 4)

是我的代码。
您正在为已解压缩的
中存储的数据创建
Mat
头，因此大小将是已解压缩的
中的字节数。…@DanMašek hmmmm
（427*294）/1415
不是一个整数。它是一个包含PNG的缓冲区，用于保存压缩数据，而不是原始图像，因此输入大小和解码输出大小之间没有任何有意义的关系。