關於QImage提取單色通道方法（vector

近日，用qt和mxnet結合做乙個影象識別的demo。遇到需要把從qimage轉為vector單色分離的格式的要求，用來識別時輸入。

經實踐，找到3種方法，分享給大家：

需要注意的是，qimage的儲存順序是 bgra（opencv也是這樣反著的）,不是正常口述rgba.

另：mx_float  == float

一.

int image_size = width * height * channels; //影象的寬/高/通道數（除去了a通道）

std::vectorimage_data = std::vector(image_size);
mx_float* ptr_image_r = image_data.data();
const uchar* pdata= image.constbits(); // 獲取影象原始資料
mx_float* ptr_image_g = image_data.data() + image_size / 3;
mx_float* ptr_image_b = image_data.data() + image_size / 3 * 2;
for (int i = 0; i < height; i++)
*ptr_image_b++ = static_cast(pdata[linenum_32 + k * 4 ]) ;
} 
}

二.利用image.scanline（）,獲取每行掃瞄線的首位址

int image_size = width * height * channels; //影象的寬/高/通道數（除去了a通道）

std::vectorimage_data = std::vector(image_size);
mx_float* ptr_image_r = image_data.data();
const uchar* pdata= image.constbits(); // 獲取影象原始資料
mx_float* ptr_image_g = image_data.data() + image_size / 3;
mx_float* ptr_image_b = image_data.data() + image_size / 3 * 2;
for (int i = 0; i < height; i++)
*ptr_image_b++ = static_cast(\
imagescanline[k * 4]) ;
} 
}

三.最可靠最簡潔的方法.但是可能效能比上兩個稍微差些（沒有評估），因為他每個畫素都要從qimage獲取一次，不確定會不會比一次獲取完和一次獲取一行有效能之差，但個人感覺不會，因為qimage也是在記憶體中，不存在檔案io。但是他很簡單，不需要考慮的位深和儲存順序/大端小端等問題。

int image_size = width * height * channels; //影象的寬/高/通道數（除去了a通道）

std::vectorimage_data = std::vector(image_size);
mx_float* ptr_image_r = image_data.data();
const uchar* pdata= image.constbits(); // 獲取影象原始資料
mx_float* ptr_image_g = image_data.data() + image_size / 3;
mx_float* ptr_image_b = image_data.data() + image_size / 3 * 2;
for (int i = 0; i < height; i++) 
}

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