转: CvMat,Mat和IplImage之间的转化和拷贝

1、CvMat之间的复制

//注意:深拷贝 - 单独分配空间,两者相互独立  
CvMat* a;  
CvMat* b = cvCloneMat(a);   //copy a to b  

2、Mat之间的复制

//注意:浅拷贝 -  不复制数据只创建矩阵头,数据共享(更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用)
Mat a;
Mat b = a; //a "copy" to b
Mat c(a); //a "copy" to c

//注意:深拷贝
Mat a;
Mat b = a.clone(); //a copy to b
Mat c;
a.copyTo(c); //a copy to c

3、CvMat转Mat

//使用Mat的构造函数:Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);    默认情况下copyData为false
CvMat* a;
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝
Mat b(a);    //a "copy" to b
Mat b(a, false);    //a "copy" to b
Mat b = a;    //a "copy" to b

//注意:当将参数copyData设为true后,则为深拷贝(复制整个图像数据)
Mat b = Mat(a, true); //a copy to b

4、Mat转CvMat

//注意:浅拷贝
Mat a;
CvMat b = a; //a "copy" to b

//注意:深拷贝
Mat a;
CvMat *b;
CvMat temp = a; //转化为CvMat类型,而不是复制数据
cvCopy(&temp, b); //真正复制数据 cvCopy使用前要先开辟内存空间

==========IplImage与上述二者间的转化和拷贝===========

1、IplImage之间的复制
这个不赘述了,就是cvCopy与cvCloneImage使用区别,贴张网上的图:

2、IplImage转Mat

//使用Mat的构造函数:Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);    默认情况下copyData为false
IplImage* srcImg = cvLoadImage("Lena.jpg");
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝
Mat M(srcImg);
Mat M(srcImg, false);
Mat M = srcImg;

//注意:当将参数copyData设为true后,则为深拷贝(复制整个图像数据)
Mat M(srcImg, true);

3、Mat转IplImage

//注意:浅拷贝 - 同样只是创建图像头,而没有复制数据
Mat M;
IplImage img = M;
IplImage img = IplImage(M);
//深拷贝
cv::Mat img2;
IplImage imgTmp = img2;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);

4、IplImage转CvMat

//法一:cvGetMat函数
IplImage* img;
CvMat temp;
CvMat* mat = cvGetMat(img, &temp);    //深拷贝
//法二:cvConvert函数
CvMat *mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3);    //注意height和width的顺序
cvConvert(img, mat);    //深拷贝

5、CvMat转IplImage

//法一:cvGetImage函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvGetImage(&M, img);    //深拷贝:函数返回img
//也可写成
CvMat M;
IplImage* img = cvGetImage(&M, cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels()));
//法二:cvConvert函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImage(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvConvert(&M, img);    //深拷贝

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Key-Ky/p/4150531.html

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