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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
2、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。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M
3、ａt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 :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
4、（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,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);
5、选择感兴趣区域:Rectr(10,１0, 100， 100）;Ｍat smａllImg= ｉmg(r）;将 Mａt 转为 CAPI数据类型:Mat iｍg = ｉｍreａd(”ｉｍａｇｅ。jｐg”）；ＩpｌＩmageiｍg1=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:Matimｇ＝ｉmreａd（"imagｅ。jpg”); //loaｄing a8UC3imageMat grey；cvｔColoｒ（imｇ, gｒey，CV_ＢGＲ２ＧRＡY);将图像的类型从８UＣ1转
6、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
7、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：Ip
8、lIｍage＊iｐlＩmg =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
