将 OpenCV C++ 重写为 EmguCV C# - 如何使用指针？

Question

我正在尝试将 OpenCV 2.x 编写的 C++ 代码转换为 C# 中的 Emgu.CV。

我有一个 C++ 函数：

cv::Mat computeMatXGradient(const cv::Mat &mat) {
    cv::Mat out(mat.rows, mat.cols, CV_64F);
    for (int y = 0; y < mat.rows; ++y) {
        const uchar* Mr = mat.ptr<uchar>(y);
        double* Or = out.ptr<double>(y);
        Or[0] = Mr[1] - Mr[0];
        for (int x = 1; x < mat.cols - 1; ++x) {
            Or[x] = (Mr[x + 1] - Mr[x - 1]) / 2.0;
        }
        Or[mat.cols - 1] = Mr[mat.cols - 1] - Mr[mat.cols - 2];
    }
    return out;
}

如何在 C# 中使用 EmguCV 高效地做同样的事情？

到目前为止 - 我有这个 C# 代码： （我无法测试它，因为缺少很多代码）

Mat computeMatXGradient(Mat inMat)
{
    Mat outMat = new Mat(inMat.Rows, inMat.Cols, DepthType.Cv64F, inMat.NumberOfChannels);
    for (int y = 0; y < inMat.Rows; ++y)
    {
        // unsafe is required if I'm using pointers
        unsafe {
            byte* Mr = (byte*) inMat.DataPointer;
            double* Or = (double*) outMat.DataPointer;
            Or[0] = Mr[1] - Mr[0];
            for (int x = 1; x < inMat.Cols - 1; ++x)
            {
               Or[x] = (Mr[x + 1] - Mr[x - 1]) / 2.0;
            }
            Or[inMat.Cols - 1] = Mr[inMat.Cols - 1] - Mr[inMat.Cols - 2];
        }
    }
    return outMat;
}

问题：

1. 我的 C# 代码正确吗？

2. 有没有更好/更有效的方法？

Answer 1

这里是保存代码来做等效。没有测试。我检查了 OpenCV 库以获取 Mat 的结构。 OpenCV 中的真实结构有一个指向数据的指针。相反，我制作了一个字节数组。因此，如果您正在加载/编写 OpenCV 结构，则需要一个接口进行转换。输出矩阵是输入的八倍，因为输入是字节数组，输出是双精度数组。

如果有输入字节[][]和输出双精度[][]，代码会更好。

public class Mat
{
    public int flags;
    //! the array dimensionality, >= 2
    public int dims;
    //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the array has more than 2 dimensions
    public int rows;
    public int cols;
    //! pointer to the data
    public byte[] data;
    //! pointer to the reference counter;
    // when array points to user-allocated data, the pointer is NULL
    public Mat[] refcount;
    // other members
    public Mat computeMatXGradient(Mat inMat)
    {
        Mat outMat = new Mat();
        outMat.rows = inMat.rows;
        outMat.cols = inMat.cols;
        outMat.flags = inMat.flags;  //include depthType and NumberofChannels
        outMat.dims = inMat.dims;
        outMat.data = new byte[inMat.rows * inMat.cols * sizeof(Double)];
        int outIndex = 0;
        byte[] d = new byte[sizeof(double)];
        for (int y = 0; y < inMat.rows; ++y)
        {
            int inRowIndex = y * inMat.cols;
            d = BitConverter.GetBytes((double)(inMat.data[inRowIndex + 1] - inMat.data[inRowIndex]));
            Array.Copy(d, 0, outMat.data, outIndex, sizeof(double));
            outIndex += sizeof(double);
            for (int x = 1; x < inMat.cols - 1; ++x)
            {
                d = BitConverter.GetBytes((double)(inMat.data[inRowIndex + x + 1] - inMat.data[inRowIndex + x - 1]) / 2.0);
                Array.Copy(d, 0, outMat.data, outIndex,sizeof(double));
                outIndex += sizeof(double);
            }
            d = BitConverter.GetBytes((double)(inMat.data[inRowIndex + inMat.cols - 1] - inMat.data[inRowIndex - inMat.cols - 2]));
            Array.Copy(d, 0, outMat.data, outIndex, sizeof(double));
        }
        return outMat;
    }
}

Answer 2

您可以尝试将inMat转换为数组inM，然后在另一个数组Or中计算您需要的值，最后将后一个数组转换为输出MatoutMat。

注意：我认为 NumberOfChannels 为 1，因为我认为这将永远是这种情况。

Mat computeMatXGradient(Mat inMat)
{
    int x, y;
    byte[] inM, Mr;
    double[] Or;
    inM = new byte[(int)inMat.Total];
    inMat.CopyTo(inM);
    Mr = new byte[inMat.Cols];
    Or = new double[inMat.Rows * inMat.Cols];
    for (y = 0; y < inMat.Rows; y++)
    {
        Array.Copy(inM, y * inMat.Cols, Mr, 0, inMat.Cols);
        Or[y * inMat.Cols] = Mr[1] - Mr[0];
        for (x = 1; x < inMat.Cols - 1; x++)
           Or[y * inMat.Cols + x] = (Mr[x + 1] - Mr[x - 1]) / 2.0;
        Or[y * inMat.Cols + inMat.Cols - 1] = Mr[inMat.Cols - 1] - Mr[inMat.Cols - 2];
    }
    Mat outMat = new Mat(inMat.Rows, inMat.Cols, DepthType.Cv64F, 1);
    Marshal.Copy(Or, 0, outMat.DataPointer, inMat.Rows * inMat.Cols);
    return outMat;
}