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。
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;
同样只是创建图像头,而没有复制数据。
例:
IplImage ipl_img = img; // Mat -> IplImage
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);
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
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 imageMat grey;cvtColor(img, grey, CV_BGR2GRAY);
将图像的类型从8UC1转为32FC1:
src.convertTo(dst, CV_32F);
还是要多参考,多用,映像才深刻
http://www.cnblogs.com/zcftech/archive/2013/04/10/3013027.html
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/user_guide/ug_mat.html#id6