opencv中的几种常见的图像类型

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1、1opencv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

2、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。2opencv中存储图像类型转换（1）将IplImage类型转换到Mat类型Mat::Mat(constIplImage*img,boolcopyData=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*iplIm

3、g=cvLoadImage("greatwave.jpg",1);Matmtx(iplImg); //IplImage*->Mat共享数据//or:Matmtx=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：IplImageipl_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(constCvMat*m,boolcopyData=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

4、矩阵头。例：//假设Mat类型的imgMat图像数据存在CvMatcvMat=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：Rectr(10,10,100,100);MatsmallImg=img(r);将 Mat 转为CAPI数据类型：Matimg=imread("image.jpg");IplImageimg1=img;CvMatm=img;注意此处无数据复制操作。将彩色图像转为灰度图像：Matimg=imread("image.jpg");//lo

5、adinga8UC3imageMatgrey;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

6、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(constIplImage*img,boolcopyData=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=cvLo

7、adImage("greatwave.jpg",1);Matmtx(iplImg); //IplImage*->Mat共享数据//or:Matmtx=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：IplImageipl_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(constCvMat