opencv中的几种常见的图像类型.doc

1 opencv中的几种常见的图像类型 opencv中，几种常见的图像类型有： IplImage，Mat，CvMat，CvArr? CvArr ： 老版本的结构了。是一个抽象基类，在函数原型中，常见到CvArr（CvArr*），这就允许吧CvMar* 或者IplImage* 传递到程序或函数参数中了。 CvMat ： 矩阵结构， IplImage ： 是较老版本的一种类型了，对图像进行”编码“的基本结构。这些图像可能是灰度，彩色，4通道的（RGB+ alpha），其中，每个通道可以包含任意的整数或浮点数。 Mat： 新版本中的强大的一个图像容器，是和Matlab中的函数对应的。基本上讲?Mat?是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。 2 opencv中存储图像类型转换 （1）将IplImage类型转换到Mat类型 Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 默认情况下，新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后，就会复制整个图像数据。 例： IplImage*iplImg = cvLoadImage(greatwave.jpg, 1); Matmtx(iplImg);?// IplImage* -Mat 共享数据 // or : Mat mtx = iplImg; （2）将Mat类型转换到IplImage类型 同样只是创建图像头，而没有复制数据。 例： IplImage ipl_img = img;?// Mat - IplImage （3）将CvMat类型转换为Mat类型 与IplImage的转换类似，可以选择是否复制数据。 Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); （4）将Mat类型转换为CvMat类型 与IplImage的转换类似，不复制数据，只创建矩阵头。 例： // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在 CvMat cvMat = imgMat;?// Mat - CvMat 几个例子： 为矩阵定义了一系列方便的操作符。我们可以将一个已经存在的灰度图像?img?变成全黑色： img = Scalar(0); 选择感兴趣区域： Rect r(10, 10, 100, 100); Mat smallImg = img(r); 将?Mat?转为 C API 数据类型： Mat img = imread(image.jpg); IplImage img1 = img; CvMat m = img; 注意此处无数据复制操作。 将彩色图像转为灰度图像： Mat img = imread(image.jpg); // loading a 8UC3 image Mat grey; cvtColor(img, grey, CV_BGR2GRAY); 将图像的类型从8UC1转为32FC1： src.convertTo(dst, CV_32F); 3 总结 还是要多参考，多用，映像才深刻 opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换 opencv中对图像的处理是最基本的操作，一般的图像类型为IplImage类型，但是当我们对图像进行处理的时候，多数都是对像素矩阵进行处理，所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算（参照Matlab中的各种矩阵运算），所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理。 Mat类型可用于直接存储图像信息，通过函数imread、imwrite、imshow等实现（与Matlab中的函数相似），似乎在某种程度上可以取代IplImage类型。 （1）将IplImage类型转换到Mat类型 Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 默认情况下，新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后，就会复制整个图像数据。 例： IplImage*iplImg = cvLoadImage(greatwave.jpg, 1); Matmtx(iplImg);?// IplImage* -Mat 共享数据 // or : Mat mtx = iplImg; （