opencv读取二进制灰度图并显示

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <stdint.h>


#include <opencv2/opencv.hpp> // 包含OpenCV头文件

using namespace std;

// 注意:确保这些值与Python脚本中生成数据的值匹配。
const int WIDTH = 1920;
const int HEIGHT = 1080;
const int CHANNELS = 1;

int main() {
    // 用以存储从文件中读取的数据的缓冲区
    std::vector<uint8_t> buffer(HEIGHT * WIDTH * CHANNELS);

    // 打开文件
    std::ifstream file("hwc_1080_1920_1_uint8.bin", std::ios::binary);

    if (file.is_open()) {
        // 从文件读取数据到缓冲区中
        file.read(reinterpret_cast<char*>(buffer.data()), buffer.size() * sizeof(uint8_t));

        if (file) {
            std::cout << "All data read successfully." << std::endl;
        }
        else {
            std::cerr << "Error occurred while reading from the file." << std::endl;
            file.close();
            return 1;
        }

        file.close();

        std::cout << "x position: " << std::endl;
        cv::namedWindow("Canvas", cv::WINDOW_NORMAL);
        cv::Mat canvas(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); // 创建一个300x300像素的画布

        for(int i=0;i< WIDTH;i++){
            for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
                float x_w = buffer[(j * WIDTH + i) * CHANNELS + 0]; // x_w值
                //std::cout << x_w << " ";
                cv::circle(canvas, cv::Point(i, j), 1, cv::Scalar(x_w, x_w, x_w), -1);
            }
            //std::cout << std::endl;
        }
        cv::resizeWindow("Canvas", 600, 400);
        cv::imshow("Canvas", canvas);
        cv::waitKey(0); // 等待10秒

        std::cout << "completed." << std::endl;

         处理读取到的数据。此处你可以添加自己的逻辑代码来处理buffer中的数据。
         例如,以下为访问某个特定像素的通道值的方式:
        //int y = 1079; // 第10行
        //int x = 960; // 第20列
        //float x_w = buffer[(y * WIDTH + x) * CHANNELS + 0]; // x_w值
        //float y_w = buffer[(y * WIDTH + x) * CHANNELS + 1]; // y_w值
        //float yaw = buffer[(y * WIDTH + x) * CHANNELS + 2]; // yaw值
        //float distance = buffer[(y * WIDTH + x) * CHANNELS + 3]; // distance值

        //std::cout << "Pixel at position (" << y << ", " << x << "): "
        //    << "x_w = " << x_w << ", "
        //    << "y_w = " << y_w << ", "
        //    << "yaw = " << yaw << ", "
        //    << "distance = " << distance << std::endl;

    }
    else {
        std::cerr << "Could not open the file." << std::endl;
        return 1;
    }

    return 0;
}
相关推荐
孤烟41 分钟前
19 万 + GitHub 星标!OpenClaw 凭什么成为 2026 最火 AI Agent,万字实测告诉你
人工智能
zhl771 小时前
YOLOv5:从0搭建你的第一个目标检测模型
人工智能
TechFind1 小时前
用 OpenClaw 搭建企业微信 AI Agent:从零到自动化客服只需 30 分钟
人工智能·agent
FishCoderh1 小时前
OpenClaw部署后Tools工具权限被禁用?一行配置解决
人工智能
飞哥数智坊3 小时前
openclaw 不是全站第一!但它的爆发,足以引人深思
人工智能
zone77394 小时前
001:LangChain的LCEL语法学习
人工智能·后端·面试
程序员鱼皮4 小时前
微软竟然出了免费的 AI 应用开发课?!我已经学上了
人工智能·程序员·ai编程
DevnullCoffe5 小时前
基于 OpenClaw + Pangolinfo API 的 Amazon 价格监控系统:架构设计与最佳实践
人工智能·架构
Baihai_IDP5 小时前
回头看 RLHF、PPO、DPO、GRPO 与 RLVR 的发展路径
人工智能·llm·强化学习
aristotle5 小时前
Openclow安装保姆级教程
人工智能·程序员