本文介绍在C++ 语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
在C++ 语言的矩阵库Armadillo与计算机视觉库OpenCV中，都有矩阵格式的数据类型；而这两个库在运行能力方面各有千秋，因此实际应用过程中，难免会遇到需要将二者的矩阵格式数据类型加以相互转换的情况。本文就对其相互转换的具体方法加以介绍。
首先，二者相互转换需要用到的代码如下。
#include <iostream>
#include <armadillo>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
int main() {
// 将Armadillo的列向量vec转为OpenCV的Mat
arma::vec ar_vec = {1, 2, 3, 4};
cout << ar_vec << "\n" << endl;
cv::Mat cv_mat_1(ar_vec.n_rows, ar_vec.n_cols, CV_64FC1, ar_vec.memptr());
cout << cv_mat_1 << "\n" << endl;
// 将Armadillo的mat转为OpenCV的Mat
arma::mat ar_mat = { {1, 2, 3}, {5, 6, 7} };
cout << ar_mat << "\n" << endl;
arma::mat ar_mat_t = ar_mat.t();
cv::Mat cv_mat_2(ar_mat.n_rows, ar_mat.n_cols, CV_64FC1, ar_mat_t.memptr());
cout << cv_mat_2 << "\n" << endl;
// 将OpenCV的Mat转为Armadillo的mat
cv::Mat cv_mat = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 8, 9, 15, 22, 37);
cout << cv_mat << "\n" << endl;
arma::mat ar_mat_1_t(reinterpret_cast<double*>(cv_mat.data), cv_mat.cols, cv_mat.rows);
cout << ar_mat_1_t << "\n" << endl;
arma::mat ar_mat_1 = ar_mat_1_t.t();
cout << ar_mat_1 << "\n" << endl;
// 将OpenCV的Mat转为Armadillo的列向量vec或行向量rowvec
cv::Mat cv_mat_3 = (cv::Mat_<double>(1, 4) << 1, 3, 7, 15);
cout << cv_mat_3 << "\n" << endl;
arma::vec ar_vec_1_t(reinterpret_cast<double*>(cv_mat_3.data), cv_mat_3.cols, cv_mat_3.rows);
cout << ar_vec_1_t << "\n" << endl;
arma::rowvec ar_vec_1 = ar_vec_1_t.t();
cout << ar_vec_1 << "\n" << endl;
return 0;
}
其中，主函数中共有4个部分，分别是将Armadillo的列向量vec转为OpenCV的Mat、将Armadillo的mat转为OpenCV的Mat、将OpenCV的Mat转为Armadillo的mat、将OpenCV的Mat转为Armadillo的列向量vec或行向量rowvec等4个过程的代码。
转换的整体思路也非常简单。如果我们需要将Armadillo库的矩阵数据转换为OpenCV库的矩阵数据，那么就通过cv::Mat格式数据的构造函数，基于.memptr()函数将Armadillo库的矩阵数据元素分别提取出，放入OpenCV库的矩阵数据即可；反之，如果需要将OpenCV库的矩阵数据转换为Armadillo库的矩阵数据，则基于arma::mat格式数据的构造函数来实现即可。
有一点需要注意的是，Armadillo库是以列优先的方式存储矩阵数据，而OpenCV库则是以行优先的方式存储矩阵数据；因此在上述二者相互转换的代码中，我们有时需要对转换的矩阵数据做一次转置操作，从而保证数据转换无误。
关于上述代码的详细解释，具体如下。
首先，设置代码的头文件包含部分。iostream用于输入输出操作，armadillo与opencv2/opencv.hpp分别就是矩阵库Armadillo与计算机视觉库OpenCV的头文件。
其次，第1部分代码演示了将Armadillo的列向量arma::vec转换为OpenCV的cv::Mat对象的方法。首先，创建一个列向量ar_vec。然后，通过指定ar_vec的行数、列数、数据类型和数据指针创建一个对应的cv::Mat对象cv_mat_1。最后，使用cout打印输出结果。
再次，第2部分代码演示了将Armadillo的矩阵arma::mat转换为OpenCV的cv::Mat对象的方法。首先，创建一个矩阵ar_mat。然后，通过获取ar_mat的转置矩阵ar_mat_t，指定行数、列数、数据类型和数据指针创建一个对应的cv::Mat对象cv_mat_2。最后，使用cout打印输出结果。
接下来，第3部分代码演示了将OpenCV的cv::Mat对象转换为Armadillo的矩阵arma::mat的方法。首先，创建一个cv::Mat对象cv_mat，并设置其值。然后，通过使用reinterpret_cast将cv_mat的数据指针转换为double*类型，以及指定列数、行数创建一个对应的arma::mat对象ar_mat_1_t。最后，通过对ar_mat_1_t进行转置，创建一个转置后的矩阵ar_mat_1。使用cout打印输出结果。
最后，第4部分代码演示了将OpenCV的cv::Mat对象转换为Armadillo的列向量arma::vec或行向量arma::rowvec的方法。首先，创建了一个大小为1*4的cv::Mat对象cv_mat_3，并设置了其元素值为1、3、7和15。接下来，使用reinterpret_cast将cv_mat_3的数据指针转换为double*类型，并通过指定列数和行数创建了一个对应的Armadillo列向量ar_vec_1_t。这样，ar_vec_1_t就包含了cv_mat_3的数据。然后，通过对ar_vec_1_t进行转置操作(.t())，创建了一个行向量ar_vec_1。最后，使用cout打印输出了转换结果ar_vec_1。
为了方便对比，我们将上述代码运行所得结果加以展示；如下图所示。
可以看到，上述三段代码可以成功地将Armadillo库、OpenCV库的矩阵数据加以相互转换。
至此，大功告成。
