OpenCV学习(八)之OpenCV中IplImage和CvMat图像数据结构

首先看一下IplImage的数据结构：

IplImage---Image Processing Library_Image

<span style="font-family:Microsoft YaHei;">typedef struct _IplImage
{
    int  nSize;             /* IplImage大小 */
    int  ID;                /* 版本 (=0)*/
    int  nChannels;         /* 大多数OpenCV支持1、2、3或4个通道*/
    int  alphaChannel;      /* 被OpenCV忽略*/
    int  depth;             /* 像素的位深度，支持如下格式: IPL_DEPTH_8U、IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S、IPL_DEPTH_32S、IPL_DEPTH_32F、IPL_DEPTH_64F*/
    charcolorModel[4];     /* 被OpenCV忽略*/
    charchannelSeq[4];     /* 被OpenCV忽略*/
    int  dataOrder;         /* 0表示交叉存取颜色通道, 1表示分开的颜色通道，只有cvCreateImage可以创建交叉存取图像*/
    int  origin;            /*图像原点位置，0表示顶-左结构（左上角），1表示底-左结构（右下角） */
    int  align;             /* 图像行排列方式（4或者8），被OpenCV忽略，使用widthStep代替*/
    int  width;             /* 图像宽相位数*/
    int  height;            /* 图像高相位数*/
    struct_IplROI*roi;    /* 图像感兴趣区域，当该值非空时，只对该区域处理*/
    struct_IplImage*maskROI;      /* 在OpenCV中必须为NULL */
    void  *imageId;                 /* 在OpenCV中必须为NULL */
    struct_IplTileInfo*tileInfo;  /* 在OpenCV中必须为空 */
    int  imageSize;         /* 图像数据大小（在交叉存取格式下imageSize = image->height*image->widthStep） 单位字节)*/
    char*imageData;        /* 指向排列的图像数据*/
    int  widthStep;         /* 排列的图像行大小，单位字节 */
    int  BorderMode[4];     /* 被OpenCV忽略*/
    int  BorderConst[4];    /* 被OpenCV忽略*/
    char*imageDataOrigin;  /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的） 是为了纠正图像内存分配准备的 */
}IplImage;
</span>

下面是CvMat的数据结构：

</pre><pre name="code" class="cpp"><span style="font-family:Microsoft YaHei;">typedef struct CvMat
{
	int type;	/*创建的图像元素类型(uchar,short,int,float,double)*/
	int step;	/*每一行长度，以byte记算*/
	int* refcount;	/*指针的引用计数器; 阵列指向用户分配的数据时，指针为 NULL*/
	union{
		uchar* ptr;	/*Data pointer for an unsigned char matrices*/
		short* s;	/* Data pointer for a short matrices*/
		int* i;		/* Data pointer for an integer matrices */
		float* f;	/* Data pointer for a float matrices */
		double* db;	/* Data pointer for a double matrices */
	}data;	/*Data pointer*/

	union{
		int rows;
		int height;
	     };
	union{
		int cols;
		int width;
	     };
}CvMat;</span>

解释一下OpenCV中图像通道数的问题：

1通道： 灰度图；

3通道： 比如常见彩色图像RGB，各占一个通道；

4通道：在OpenCV中，有时采用四通道，主要是RGB＋A(Alpha) ，表示透明度(Transparency)；

2通道：2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。 还有一种情况就是16位图像，本来是3通道，但是为了减少数据量，压缩为16位，刚好两个通道，常见格式有RGB555或RGB565，也就是说R占5位，G占5或6位，B占5位，也有RGBA5551格式。还有就是目前常见的一些摄像头喜欢采用YUV2等格式，格式如下YUYV，在处理的时候可以用4通道或者2通道来处理。 如原格式为：Y1UY2V，插值成为Y1UV，Y2UV 就成两个彩色点了。
YCrCb也有类似压缩情况。