opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr，这在源中会常见。
1. IplImage
opencv中的图像信息头，该结构体定义：
View Code
typedef struct _IplImage { int nSize; int ID; int nChannels; int alphaChannel; int depth; char colorModel[4]; char channelSeq[4]; int dataOrder; int origin; int align; int width; int height; struct _IplROI *roi; struct _IplImage *maskROI; void *imageId; struct _IplTileInfo *tileInfo; int imageSize; char *imageData; int widthStep; int BorderMode[4]; int BorderConst[4]; char *imageDataOrigin; } IplImage;
dataOrder中的两个取值：交叉存取颜色通道是颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列。分开的颜色通道是有几个颜色通道就分几个颜色平面存储。roi是IplROI结构体，该结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量，其中xOffset,yOffset是x,y坐标，coi代表channel of interest(感兴趣的通道)，非0的时候才有效。访问图像中的数据元素，分间接存储和直接存储，当图像元素为浮点型时，(uchar *) 改为 (float *)：
View Code
IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1); CvScalar s; s=cvGet2D(img,i,j); cvSet2D(img,i,j,s); IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage for(int row = 0; row < img->height; row++) { for (int col = 0; col < img->width; col++) { b = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 0); g = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 1); r = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 2); } } IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage uchar b, g, r; // 3 channels for(int row = 0; row < img->height; row++) {
除特别注明外，本站所有文章均为 赢咖4注册 原创，转载请注明出处来自IplImage, CvMat, Mat 的关系和相互转换
