使用 C++ 在 OpenCV 中按深度维度排序

Posted 2023-02-22

【中文标题】使用 C++ 在 OpenCV 中按深度维度排序

【英文标题】：Sort by a depth dimension in OpenCV with C++

【发布时间】：2018-09-12 17:28:27

【问题描述】：

我有一个多维矩阵，如何按第三维对立方体进行排序？使用opencv的适当功能？

std::vector<int> sz =  3,3,4 ;
cv::Mat M(3, sz.data(), CV_32FC1, cv::Scalar(0));

在文档中只有一个选项

CV_SORT_EVERY_COLUMN //dimension-1
CV_SORT_EVERY_ROW //dimension-2

【问题讨论】：

根据cv::sort的文档，只能对行或列进行排序，仅此而已。

虽然...暂时将其重新整形为具有 9 行的单通道矩阵，按行排序，然后重新整形。

那么，这（连同我在答案中描述的内容）对您有用吗？我明确使用了cv::Mat1f，因为你有CV_32FC1 作为数据类型，它让我更简洁。如果您需要，不应该太难修改以使其更通用。

【参考方案1】：

cv::sort 的文档指出：

对矩阵的每一行或每一列进行排序。

因此，您不能使用它直接对第 3 维进行排序...。

但是，您可以利用 in-memory layout 的数据，并将 reshape 转换为 2d Mat。然后您可以按行对其进行排序，并将结果重新整形为原始形状。在这种特殊情况下，您将重塑为一个 9 行 4 列的矩阵。

void sort3rd(cv::Mat1f const& src, cv::Mat1f& dest, int direction)

    assert(src.size.dims() == 3);
    std::vector<int> original_size(src.size.p, src.size.p + 3);
    std::vector<int> new_size original_size[0] * original_size[1], original_size[2] ;
    cv::Mat1f temp(src.reshape(1, new_size));
    cv::sort(temp, temp, cv::SORT_EVERY_ROW | direction);
    dest = temp.reshape(1, original_size);

注意：重塑 mat 的操作非常便宜，只需为共享数据生成一个新的标头即可。

---

演示代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <numeric>

void dump(cv::Mat1f const& m)

    assert(m.size.dims() == 3);

    std::cout << "[ ";
    for (int r(0); r < m.size[0]; ++r) 
        for (int c(0); c < m.size[1]; ++c) 
            for (int d(0); d < m.size[2]; ++d) 
                std::cout << m.at<float>(r,c,d) << " ";
            
            std::cout << "; ";
        
        std::cout << "\n";
    
    std::cout << "  ]\n";


void sort3rd(cv::Mat1f const& src, cv::Mat1f& dest, int direction)

    assert(src.size.dims() == 3);
    std::vector<int> original_size(src.size.p, src.size.p + 3);
    std::vector<int> new_size original_size[0] * original_size[1], original_size[2] ;
    cv::Mat1f temp(src.reshape(1, new_size));
    std::cout << "Reshaped before sort\n" << temp << "\n";
    cv::sort(temp, temp, cv::SORT_EVERY_ROW | direction);
    std::cout << "Reshaped after sort\n" << temp << "\n";
    dest = temp.reshape(1, original_size);



int main()

    std::vector<int> sz3, 3, 4;
    cv::Mat1f M(static_cast<int>(sz.size()), sz.data());

    std::iota(M.begin(), M.end(), 0.0f);

    std::cout << "Input\n";
    dump(M);

    sort3rd(M, M, cv::SORT_DESCENDING);

    std::cout << "Output\n";
    dump(M);

    return 0;

控制台输出：

Input
[ 0 1 2 3 ; 4 5 6 7 ; 8 9 10 11 ;
12 13 14 15 ; 16 17 18 19 ; 20 21 22 23 ;
24 25 26 27 ; 28 29 30 31 ; 32 33 34 35 ;
  ]
Reshaped before sort
[0, 1, 2, 3;
 4, 5, 6, 7;
 8, 9, 10, 11;
 12, 13, 14, 15;
 16, 17, 18, 19;
 20, 21, 22, 23;
 24, 25, 26, 27;
 28, 29, 30, 31;
 32, 33, 34, 35]
Reshaped after sort
[3, 2, 1, 0;
 7, 6, 5, 4;
 11, 10, 9, 8;
 15, 14, 13, 12;
 19, 18, 17, 16;
 23, 22, 21, 20;
 27, 26, 25, 24;
 31, 30, 29, 28;
 35, 34, 33, 32]
Output
[ 3 2 1 0 ; 7 6 5 4 ; 11 10 9 8 ;
15 14 13 12 ; 19 18 17 16 ; 23 22 21 20 ;
27 26 25 24 ; 31 30 29 28 ; 35 34 33 32 ;
  ]