?????? opencv中常見的與圖像操作有關的數據容器有Mat，cvMat和IplImage，這三種類型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類型側重于計算，數學性較高，openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重于“圖像”，opencv對其中的圖像操作（縮放、單通道提取、圖像閾值操作等）進行了優化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C實現的，但是，IplImage類型與CvMat類型的關系類似于面向對象中的繼承關系。實際上，CvMat之上還有一個更抽象的基類----CvArr，這在源代碼中會常見。

1. IplImage

opencv中的圖像信息頭，該結構體定義：??

typedef struct _IplImage { int nSize; int ID; int nChannels; int alphaChannel; int depth; char colorModel[4]; char channelSeq[4]; int dataOrder; int origin; int align; int width; int height; struct _IplROI *roi; struct _IplImage *maskROI; void *imageId; struct _IplTileInfo *tileInfo; int imageSize; char *imageData; int widthStep; int BorderMode[4]; int BorderConst[4]; char *imageDataOrigin; } IplImage;

dataOrder中的兩個取值：交叉存取顏色通道是顏色數據排列將會是BGRBGR...的交錯排列。分開的顏色通道是有幾個顏色通道就分幾個顏色平面存儲。roi是IplROI結構體，該結構體包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成員變量，其中xOffset,yOffset是x,y坐標，coi代表channel
of interest(感興趣的通道)，非0的時候才有效。訪問圖像中的數據元素，分間接存儲和直接存儲，當圖像元素為浮點型時，(uchar *) 改為 (float *)：?

IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1); CvScalar s; s=cvGet2D(img,i,j); cvSet2D(img,i,j,s); 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); } }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]; } }

?初始化使用IplImage?*，是一個指向結構體IplImage的指針：?

IplImage * cvLoadImage(const char * filename, int iscolor CV_DEFAULT(CV_LOAD_IMAGE_COLOR)); //load images from specified image IplImage * cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels); //allocate memory

?

2.CvMat

首先，我們需要知道，

第一，在OpenCV中沒有向量(vector)結構。任何時候需要向量，都只需要一個列矩陣(如果需要一個轉置或者共軛向量，則需要一個行矩陣)。

第二，OpenCV矩陣的概念與我們在線性代數課上學習的概念相比，更抽象，尤其是矩陣的元素，并非只能取簡單的數值類型，可以是多通道的值。CvMat
的結構：?

typedef struct CvMat { int type; int step; int* refcount; union { uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl; double* db; } data; union { int rows; int height; }; union { int cols; int width; }; } CvMat;

?創建CvMat數據：?

CvMat * cvCreateMat(int rows, int cols, int type); CV_INLine CvMat cvMat((int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT); CvMat * cvInitMatHeader(CvMat * mat, int rows, int cols, int type, void * data CV_DEFAULT(NULL), int step CV_DEFAULT(CV_AUTOSTEP));

?對矩陣數據進行訪問：?

<cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value); cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col );CvScalar cvGet2D(const CvArr * arr, int idx0, int idx1); //CvArr只作為函數的形參void cvSet2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value);CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1); cvmat->data.fl[row * cvmat->cols + col] = (float)3.0;CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); cvmat->data.db[row * cvmat->cols + col] = 3.0;CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); CV_MAT_ELEM(*cvmat, double, row, col) = 3.0;if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_32F) CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, float, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = (float)3.0; // ch為通道值 if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_64F) CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, double, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = 3.0; // ch為通道值for (int row = 0; row < cvmat->rows; row++) { p = cvmat ->data.fl + row * (cvmat->step / 4); for (int col = 0; col < cvmat->cols; col++) { *p = (float) row + col; *(p+1) = (float)row + col + 1; *(p+2) = (float)row + col + 2; p += 3; } }CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_32SC2);CV_MAT_ELEM(*vector, CvPoint, 0, 0) = cvPoint(100,100);CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_64FC4);CV_MAT_ELEM(*vector, CvScalar, 0, 0) = CvScalar(0, 0, 0, 0);復制矩陣操作： View CodeCvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); CvMat* M2; M2=cvCloneMat(M1);

3.Mat

Mat是opencv2.0推出的處理圖像的新的數據結構，現在越來越有趨勢取代之前的cvMat和lplImage，相比之下Mat最大的好處就是能夠更加方便的進行內存管理，不再需要程序員手動管理內存的釋放。opencv2.3中提到Mat是一個多維的密集數據數組，可以用來處理向量和矩陣、圖像、直方圖等等常見的多維數據。?

<class CV_EXPORTS Mat {public：int flags;（Note ：目前還不知道flags做什么用的） int dims; int rows,cols; uchar *data; int * refcount; ...};

?從以上結構體可以看出Mat也是一個矩陣頭，默認不分配內存，只是指向一塊內存(注意讀寫保護)。初始化使用create函數或者Mat構造函數，以下整理自opencv2.3.1 Manual:

Mat(nrows, ncols, type, fillValue]); M.create(nrows, ncols, type);例子： Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); M.create(100, 60, CV_8UC(15));int sz[] = {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0));double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}}; Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();Mat img(Size(320,240),CV_8UC3); Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); Mat mtx(img,0); // convert IplImage* -> Mat;訪問Mat的數據元素： View CodeMat M; M.row(3) = M.row(3) + M.row(5) * 3; Mat M1 = M.col(1); M.col(7).copyTo(M1); Mat M; M.at<double>(i,j); M.at(uchar)(i,j); Vec3i bgr1 = M.at(Vec3b)(i,j) Vec3s bgr2 = M.at(Vec3s)(i,j) Vec3w bgr3 = M.at(Vec3w)(i,j) double sum = 0.0f; for(int row = 0; row < M.rows; row++) { const double * Mi = M.ptr<double>(row); for (int col = 0; col < M.cols; col++) sum += std::max(Mi[j], 0.); }double sum=0; MatConstIterator<double> it = M.begin<double>(), it_end = M.end<double>(); for(; it != it_end; ++it) sum += std::max(*it, 0.);Mat可進行Matlab風格的矩陣操作，如初始化的時候可以用initializers,zeros(), ones(), eye(). 除以上內容之外，Mat還有有3個重要的方法： View Code Mat mat = imread(const String* filename); // 讀取圖像 imshow(const string frameName, InputArray mat); // 顯示圖像 imwrite (const string& filename, InputArray img); //儲存圖像

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4. CvMat, Mat, IplImage之間的互相轉換

IpIImage -> CvMatCvMat matheader; CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader);CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3); cvConvert(img, mat)IplImage -> Mat Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 例子： IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); Mat mtx(iplImg);Mat -> IplImage Mat M IplImage iplimage = M;CvMat -> Mat Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);Mat -> CvMat 例子(假設Mat類型的imgMat圖像數據存在)： CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 類似轉換到IplImage，不復制數據只創建矩陣頭 ------------------------------------------------------------------- 一、Mat類型：矩陣類型，Matrix。

????在openCV中，Mat是一個多維的密集數據數組。可以用來處理向量和矩陣、圖像、直方圖等等常見的多維數據。

????Mat有3個重要的方法：

?????????1、Mat?mat?=?imread(const?String*?filename);????????????讀取圖像

?????????2、imshow(const?string?frameName,?InputArray?mat);??????顯示圖像

?????????3、imwrite?(const?string&?filename,?InputArray?img);????儲存圖像

????Mat類型較CvMat與IplImage類型來說，有更強的矩陣運算能力，支持常見的矩陣運算。在計算密集型的應用當中，將CvMat與IplImage類型轉化為Mat類型將大大減少計算時間花費。

A.Mat?->?IplImage

同樣只是創建圖像頭，而沒有復制數據。

例：?//?假設Mat類型的imgMat圖像數據存在

IplImage?pImg=?IplImage(imgMat);?

B.Mat?->?CvMat

與IplImage的轉換類似，不復制數據，只創建矩陣頭。

例： //?假設Mat類型的imgMat圖像數據存在

?????CvMat?cvMat?=?imgMat;

?

二、CvMat類型與IplImage類型：“圖像”類型

???????在openCV中，Mat類型與CvMat和IplImage類型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類型側重于計算，數學性較高，openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重于“圖像”，openCV對其中的圖像操作（縮放、單通道提取、圖像閾值操作等）進行了優化。

補充：IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即CvArr?->?CvMat?->?IplImage

????????????CvArr用作函數的參數，無論傳入的是CvMat或IplImage，內部都是按CvMat處理。

1.CvMat

A.CvMat->?IplImage

IplImage*?img?=?cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);
cvGetImage(matI,img);

cvSaveImage("rice1.bmp",img);

B.CvMat->Mat

與IplImage的轉換類似，可以選擇是否復制數據。

Mat::Mat(const?CvMat*?m,?bool?copyData=false);

在openCV中，沒有向量（vector）的數據結構。任何時候，但我們要表示向量時，用矩陣數據表示即可。

但是，CvMat類型與我們在線性代數課程上學的向量概念相比，更抽象，比如CvMat的元素數據類型并不僅限于基礎數據類型，比如，下面創建一個二維數據矩陣：

??????????????CvMat*?cvCreatMat(int?rows?,int?cols?,?int?type);

這里的type可以是任意的預定義數據類型，比如RGB或者別的多通道數據。這樣我們便可以在一個CvMat矩陣上表示豐富多彩的圖像了。

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2.IplImage

在類型關系上，我們可以說IplImage類型繼承自CvMat類型，當然還包括其他的變量將之解析成圖像數據。

IplImage類型較之CvMat多了很多參數，比如depth和nChannels。在普通的矩陣類型當中，通常深度和通道數被同時表示，如用32位表示RGB+Alpha.但是，在圖像處理中，我們往往將深度與通道數分開處理，這樣做是OpenCV對圖像表示的一種優化方案。

IplImage的對圖像的另一種優化是變量origin----原點。在計算機視覺處理上，一個重要的不便是對原點的定義不清楚，圖像來源，編碼格式，甚至操作系統都會對原地的選取產生影響。為了彌補這一點，openCV允許用戶定義自己的原點設置。取值0表示原點位于圖片左上角，1表示左下角。

dataOrder參數定義數據的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE兩種取值，前者便是對于像素，不同的通道的數據交叉排列，后者表示所有通道按順序平行排列。

IplImage類型的所有額外變量都是對“圖像”的表示與計算能力的優化。

A.IplImage?->?Mat

IplImage*?pImg?=?cvLoadImage("lena.jpg");
Mat?img(pImg,0);?//?0是不複製影像，也就是pImg與img的data共用同個記憶體位置，header各自有
B.IplImage?->?CvMat

法1：CvMat?mathdr,?*mat?=?cvGetMat(?img,?&mathdr?);

法2：CvMat?*mat?=?cvCreateMat(?img->height,?img->width,?CV_64FC3?);
??cvConvert(?img,?mat?);

C.IplImage*->?BYTE*

BYTE*?data=?img->imageData;

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CvMat和IplImage創建時的一個小區別：

1、建立矩陣時，第一個參數為行數，第二個參數為列數。

CvMat*?cvCreateMat(?int?rows,?int?cols,?int?type?);

2、建立圖像時，CvSize第一個參數為寬度，即列數；第二個參數為高度，即行數。這 個和CvMat矩陣正好相反。

IplImage*?cvCreateImage(CvSize?size,?int?depth,?int?channels?);

CvSize?cvSize(?int?width,?int?height?);

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IplImage內部buffer每行是按4字節對齊的，CvMat沒有這個限制

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補充：

A.BYTE*->?IplImage*

img=?cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);

cvSetData(img,data,step);

//首先由cvCreateImageHeader()創建IplImage圖像頭，制定圖像的尺寸，深度和通道數；

//然后由cvSetData()根據BYTE*圖像數據指針設置IplImage圖像頭的數據數據，

//其中step指定該IplImage圖像每行占的字節數，對于1通道的IPL_DEPTH_8U圖像，step可以等于width。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的IplImage, CvMat, Mat 的关系和相互转换 再次理解 /(ㄒoㄒ)/~~的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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