Сценарий

Я хочу создать свою собственную функцию SetChannel, которая будет устанавливать определенный канал изображения. Например, у меня есть изображение input типа CV_16UC3 (изображение BGR типа ushort), и я хочу изменить зеленый канал (=1 из-за нулевого индекса) на ushort значение 32768. Для этого я призываю SetChannel(input,1,32768).

template<typename T>
void SetChannel(Mat mat, uint channel, T value)
{
    const uint channels = mat.channels();
    if (channel + 1 > channels)
        return;

    T * data = (T*)mat.data;

// MBPR             : number of Memory Block Per Row
// Mat.step         : number of byte per row
// Mat.elemSize1()  : number of byte per channel
const unsigned int MBPR = mat.step / mat.elemSize1();

// N                : total number of memory blocks
const unsigned int N = mat.rows * MBPR;

for (uint i = channel; i < N; i += channels)
    data[i] = value;

}

Я предпочитаю работать в одном цикле, а не вложенном цикле, поэтому я определяю количество итераций N, как указано выше.

Приведенный выше код работает так, как ожидалось но некоторые другие люди сказали, что часть

T * data = (T*)mat.data;

является запахом кода и считается плохо разработанной программой.

Теперь я хочу переписать новый с другим подходом следующим образом. Это не работает должным образом, потому что я не знаю, как присвоить T valuedata[i] типа uchar.

template<typename T>
void SetChannel(Mat mat, uint channel, T value)
{
    const uint channels = mat.channels();
    if (channel + 1 > channels)
        return;

    uchar * data = mat.data;


    const unsigned int N = mat.rows * mat.step;// byte per image
    const unsigned int bpc = mat.elemSize1();// byte per channel
    const unsigned int bpp = mat.elemSize(); // byte per pixel
    for (uint i = channel * bpc; i < N; i += bpp)
        //data[i] = value;
}

Вопрос

Как без потерь присвоить value типа Tdata[i] типа uchar?

Для тех, кто не знает, что такое Mat, может быть полезно следующее.

О классе OpenCV Mat

OpenCV предоставляет множество типов изображений. Например,

• CV_8UC1 представляет тип изображения в градациях серого, в котором каждый пиксель имеет один канал типа uchar.
• CV_8UC3 представляет тип изображения BGR (не RGB), в котором каждый пиксель имеет три канала, каждый типа uchar.

• CV_16UC3 представляет тип изображения BGR (не RGB), в котором каждый пиксель имеет три канала, каждый типа ushort.

• и т.п.

Mat — это класс для инкапсуляции изображения. Он имеет несколько атрибутов и функций. Позвольте мне перечислить некоторые из них, которые я буду использовать в этом вопросе, чтобы вы могли лучше понять мой сценарий.

• Mat.data: указатель типа uchar, указывающий на блок пикселей изображения.
• Mat.rows: количество рядов
• Mat.channels(): количество каналов на пиксель
• Mat.elemSize1() (заканчивается на 1): количество байтов на канал
• Mat.elemSize(): количество байтов на пиксель. Mat.elemSize() = Mat.channels() * Mat.elemSize1().
• Mat.step: количество байтов в строке

Здесь Mat.step можно рассматривать как произведение - "эффективное" количество пикселей в строке (назовем его EPPR), - количество каналов на пиксель или Mat.channels(), и - количество байт на канал или Mat.elemSize1().

Математически,

 Mat.step = EPPR  * Mat.elemSize() 
 Mat.step = EPPR * Mat.channels() * Mat.elemSize1()

Позвольте мне определить EPPR * Mat.channels() как блоки памяти на строку (MBPR). Если вы знаете правильный термин для MBPR, дайте мне знать.

В результате MBPR = Mat.step / Mat.elemSize1().