这里的type可以是任意的预定义数据类型,比如RGB或者别的多通道数据。这样我们便可以在一个CvMat矩阵上表示丰富多彩的图像了。
2.IplImage
在类型关系上,我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型,当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。
IplImage类型较之CvMat多了很多参数,比如depth和nChannels。在普通的矩阵类型当中,通常深度和通道数被同时表示,如用32位表示RGB+Alpha.但是,在图像处理中,我们往往将深度与通道数分开处理,这样做是OpenCV对图像表示的一种优化方案。
IplImage的对图像的另一种优化是变量origin----原点。在计算机视觉处理上,一个重要的不便是对原点的定义不清楚,图像来源,编码格式,甚至操作系统都会对原地的选取产生影响。为了弥补这一点,openCV允许用户定义自己的原点设置。取值0表示原点位于图片左上角,1表示左下角。
dataOrder参数定义数据的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE两种取值,前者便是对于像素,不同的通道的数据交叉排列,后者表示所有通道按顺序平行排列。
IplImage类型的所有额外变量都是对“图像”的表示与计算能力的优化。
A.IplImage
IplImage*
Mat
B.IplImage
法1:CvMat
法2:CvMat
C.IplImage*->
BYTE*
CvMat和IplImage创建时的一个小区别:
1、建立矩阵时,第一个参数为行数,第二个参数为列数。
CvMat*
2、建立图像时,CvSize第一个参数为宽度,即列数;第二个参数为高度,即行数。这 个和CvMat矩阵正好相反。
IplImage*
CvSize