Conversión de BufferedImage a Mat en opencv

Este funcionó bien para mí, y se necesita de 0 a 1 ms para ser realizado.

public static Mat bufferedImageToMat(BufferedImage bi) {
  Mat mat = new Mat(bi.getHeight(), bi.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
  byte[] data = ((DataBufferByte) bi.getRaster().getDataBuffer()).getData();
  mat.put(0, 0, data);
  return mat;
}

¿No quieres lidiar con una gran matriz de píxeles? Simplemente use este

Imagen en búfer a Mat

public static Mat BufferedImage2Mat(BufferedImage image) throws IOException {
    ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
    ImageIO.write(image, "jpg", byteArrayOutputStream);
    byteArrayOutputStream.flush();
    return Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(byteArrayOutputStream.toByteArray()), Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
}

Mat a BufferedImage

public static BufferedImage Mat2BufferedImage(Mat matrix)throws IOException {
    MatOfByte mob=new MatOfByte();
    Imgcodecs.imencode(".jpg", matrix, mob);
    return ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(mob.toArray()));
}

Nota, Aunque es muy insignificante. Sin embargo, de esta manera, puede obtener una solución confiable, pero utiliza codificación + decodificación. Así que pierdes algo de rendimiento. Generalmente es de 10 a 20 milisegundos. JPG la codificación pierde algo de calidad de imagen y también es lenta (puede tomar de 10 a 20 ms). BMP es sin pérdidas y rápido (1 o 2 ms) pero requiere poco más de memoria (insignificante). PNG es sin pérdidas pero un poco más de tiempo para codificar que BMP. Usar BMP debería encajar en la mayoría de los casos, creo.

Encontré una solución aquí. La solución es similar a Andriys.

Camera c;
c.Connect();
c.StartCapture();
Image f2Img, cf2Img;
c.RetrieveBuffer(&f2Img);
f2Img.Convert( FlyCapture2::PIXEL_FORMAT_BGR, &cf2Img );
unsigned int rowBytes = (double)cf2Img.GetReceivedDataSize()/(double)cf2Img.GetRows();

cv::Mat opencvImg = cv::Mat( cf2Img.GetRows(), cf2Img.GetCols(), CV_8UC3, cf2Img.GetData(),rowBytes );

Una forma sencilla sería crear un nuevo usando

Mat newMat = Mat(rows, cols, type);

Luego obtenga los valores de píxeles de su BufferedImage y colóquelos en newMat usando

newMat.put(row, col, pixel);

Utilizo el siguiente código en mi programa.

protected Mat img2Mat(BufferedImage in) {
        Mat out;
        byte[] data;
        int r, g, b;

        if (in.getType() == BufferedImage.TYPE_INT_RGB) {
            out = new Mat(in.getHeight(), in.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
            data = new byte[in.getWidth() * in.getHeight() * (int) out.elemSize()];
            int[] dataBuff = in.getRGB(0, 0, in.getWidth(), in.getHeight(), null, 0, in.getWidth());
            for (int i = 0; i < dataBuff.length; i++) {
                data[i * 3] = (byte) ((dataBuff[i] >> 0) & 0xFF);
                data[i * 3 + 1] = (byte) ((dataBuff[i] >> 8) & 0xFF);
                data[i * 3 + 2] = (byte) ((dataBuff[i] >> 16) & 0xFF);
            }
        } else {
            out = new Mat(in.getHeight(), in.getWidth(), CvType.CV_8UC1);
            data = new byte[in.getWidth() * in.getHeight() * (int) out.elemSize()];
            int[] dataBuff = in.getRGB(0, 0, in.getWidth(), in.getHeight(), null, 0, in.getWidth());
            for (int i = 0; i < dataBuff.length; i++) {
                r = (byte) ((dataBuff[i] >> 0) & 0xFF);
                g = (byte) ((dataBuff[i] >> 8) & 0xFF);
                b = (byte) ((dataBuff[i] >> 16) & 0xFF);
                data[i] = (byte) ((0.21 * r) + (0.71 * g) + (0.07 * b));
            }
        }
        out.put(0, 0, data);
        return out;
    }

Referencia: aquí

Puede hacerlo en OpenCV de la siguiente manera:

File f4 = new File("aa.png");
Mat mat = Highgui.imread(f4.getAbsolutePath());