先到这里：nothings/stb: stb single-file public domain libraries for C/C++下载一个stb_image.h头文件，把其放到工程里，然后添加如下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image.h"  // 确保路径正确

int main() {
    const char* filename = "huge_image.bmp";  // 支持 BMP/PNG/JPEG/TIFF等

    // 1. 使用 STB Image 加载图像
    int width, height, channels;
    unsigned char* data = stbi_load(filename, &width, &height, &channels, 0);
    
    if (!data) {
        std::cerr << "Error: Failed to load image (" << stbi_failure_reason() << ")" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 2. 将数据转换为 OpenCV Mat
    cv::Mat img;
    switch (channels) {
        case 1:  // 灰度图
            img = cv::Mat(height, width, CV_8UC1, data);
            break;
        case 3:  // RGB
            img = cv::Mat(height, width, CV_8UC3, data);
            cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGB2BGR);  // STB 返回 RGB，OpenCV 默认 BGR
            break;
        case 4:  // RGBA
            img = cv::Mat(height, width, CV_8UC4, data);
            cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGBA2BGRA);
            break;
        default:
            std::cerr << "Error: Unsupported number of channels: " << channels << std::endl;
            stbi_image_free(data);
            return -1;
    }

    // 3. 检查转换结果
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Error: Failed to create cv::Mat" << std::endl;
        stbi_image_free(data);
        return -1;
    }

    std::cout << "Success! Image size: " << img.cols << "x" << img.rows 
              << ", Channels: " << img.channels() << std::endl;

    // 4. 释放 STB Image 内存（注意：此时 Mat 仍引用数据！）
    // 如果后续需要独立使用 Mat，需克隆数据：
    // cv::Mat img_clone = img.clone();
    // stbi_image_free(data);

    // 直接使用 img（需确保在释放 data 前完成操作）
    cv::imshow("Image", img);
    cv::waitKey(0);

    stbi_image_free(data);  // 释放内存
    return 0;
}

最好是使用stb_img读取内存后转mat，然后立刻clone，然后是否stb的内存，这样就可以使用opencv处理了，点赞收藏呀