[转] IplImage, CvMat, Mat 的关系

拼装小火车 的原文 IplImage, CvMat, Mat 的关系

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，这在源代码中会常见。

1. IplImage

opencv中的图像信息头，该结构体定义：

typedef struct _IplImage 
{ 
    int nSize;    /* IplImage大小 */
    int ID;    /* 版本 (=0)*/
    int nChannels;  /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ 
    int alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */ 
    int depth;   /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, 
                IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */ 
    
    char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */ 
    char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */ 
    int dataOrder;      /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道. cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */ 
    int origin;     /* 0 - 顶—左结构,1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */ 
    int align;     /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */ 
    
    int width;     /* 图像宽像素数 */ 
    int height;    /* 图像高像素数*/ 
    
    struct _IplROI *roi;  /* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */ 
    struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */ 
    void *imageId;  /* 同上*/ 
    struct _IplTileInfo *tileInfo;  /*同上*/ 
    
    int imageSize;    /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/ 
    char *imageData;    /* 指向排列的图像数据 */ 
    int widthStep;     /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */ 
    int BorderMode[4];     /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */ 
    int BorderConst[4];    /* 同上 */ 
    
    char *imageDataOrigin;    /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */ 
} IplImage;

View Code

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 *)： 

/*间接存取*/
IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1);
CvScalar s;       /*sizeof(s) == img->nChannels*/
s=cvGet2D(img,i,j);  /*get the (i,j) pixel value*/
cvSet2D(img,i,j,s);   /*set the (i,j) pixel value*/

/*宏操作*/
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);
    }
}

/*直接存取*/
IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage
uchar b, g, r; // 3 channels
for(int row = 0; row <　img->height; row++)
{
    for (int col = 0; col < img->width; col++)
    {
        b = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 0]; 
        g = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 1]; 
        r = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 2];
    }
}

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