在tensorflow中，输入数据格式为Tensor格式，但是使用opencv读入的图片是Mat格式，需要对其进行转换。
1 Mat转Tensor
1.1 方法一
使用循环进行赋值，输入的image为3通道彩色图片，所以对应的Tensor大小为1*Size*Size*3，同时image为BGR格式，转化为RGB格式。
void mat2Tensor(Mat &image, Tensor &t) {
resize(image, image, Size(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)); //对图片进行缩放
auto output = t.shaped<float, 4>({ 1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3});
for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {
for (int j = 0; j < image.cols; ++j) {
for (int k = 0; k < 3; ++k) {
output(0, i, j, k) = image.at<Vec3b>(i, j)[2-k];
}
}
}
}
1.2 方法二
首先将图片由BGR转化为RGB格式，然后创建一个指向Tensor变量数据的指针，以这个指针来创建fake_mat对象，然后将image复制给fake_mat，这样就将数据放到Tensor的数据地址中了。
cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
float *tensor_data_ptr = t.flat<float>().data();
cv::Mat fake_mat(image.rows, image.cols, CV_32FC(image.channels()), tensor_data_ptr);
image.convertTo(fake_mat, CV_32FC(image.channels()));
2 Tensor转Mat
2.1 方法一
也是使用循环，对其一个一个进行赋值。
void tensor2Mat(Tensor &t, Mat &image) {
auto output = t.tensor<int, 3>(); // (1,512,512)
for (int i = 0; i < IMAGE_SIZE; ++i) {
for (int j = 0; j < IMAGE_SIZE; ++j) {
image.at<uchar>(i, j) = output(0, i, j);
}
}
}
2.2 方法二
拷贝地址，分别使用指向Mat和Tensor的数据存放地址的指针，然后使用memcpy函数进行复制数据。
void tensor2Mat(Tensor &t, Mat &image) {
image.convertTo(image, CV_32FC1);
tensorflow::StringPiece tmp_data = t.tensor_data();
memcpy(image.data,const_cast<char*>(tmp_data.data()),IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * sizeof(float));
image.convertTo(image, CV_8UC1);
}
2.3 方法三
这个方法我觉得是最高效且优雅的，使用指针指向Tensor的数据地址，然后使用Mat的构造函数，将这个地址传进去，就直接得到了Mat变量。
void tensor2Mat(Tensor &t, Mat &image) {
int *p = t.flat<int>().data();
image = Mat(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, CV_32SC1, p);
image.convertTo(image, CV_8UC1);
}
