opencv中IplImage, CvMat, Mat 数据结构的使用简介

本文转自http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html

opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类—-CvArr，这在源代码中会常见。

1. IplImage

opencv中的图像信息头，该结构体定义：

typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */ char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */ char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */ int dataOrder; /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道. cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */ int origin; /* 0 - 顶—左结构,1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */ int align; /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */ int width; /* 图像宽像素数 */ int height; /* 图像高像素数*/ struct _IplROI *roi; /* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */ struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */ void *imageId; /* 同上*/ struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/ 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，以字节为单位 */ int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */ int BorderConst[4]; /* 同上 */ 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;

dataOrder中的两个取值：交叉存取颜色通道是颜色数据排列将会是BGRBGR…的交错排列。分开的颜色通道是有几个颜色通道就分几个颜色平面存储。roi是IplROI结构体，该结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量，其中xOffset,yOffset是x,y坐标，coi代表channel of interest(感兴趣的通道)，非0的时候才有效。访问图像中的数据元素，分间接存储和直接存储，当图像元素为浮点型时，(uchar ) 改为 (float )：

/*间接存取*/ IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1); CvScalar s; /*sizeof(s) == img->nChannels*/ s=cvGet2D(img,i,j); /*get the (i,j) pixel value*/ cvSet2D(img,i,j,s); /*set the (i,j) pixel value*/ /*宏操作*/ 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); } } /*直接存取*/ 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 *，是一个指向结构体IplImage的指针：

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，我们需要知道，第一，在OpenCV中没有向量(vector)结构。任何时候需要向量，都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量，则需要一个行矩阵)。第二，OpenCV矩阵的概念与我们在线性代数课上学习的概念相比，更抽象，尤其是矩阵的元素，并非只能取简单的数值类型，可以是多通道的值。CvMat 的结构：

typedef struct CvMat { int type; int step; /*用字节表示行数据长度*/ int* refcount; /*内部访问*/ union { uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl; double* db; } data; /*数据指针*/ union { int rows; int height; }; union { int cols; int width; }; } CvMat; /*矩阵结构头*/

创建CvMat数据：

CvMat * cvCreateMat(int rows, int cols, int type); /*创建矩阵头并分配内存*/ CV_INLine CvMat cvMat((int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT); /*用已有数据data初始化矩阵*/ CvMat * cvInitMatHeader(CvMat * mat, int rows, int cols, int type, void * data CV_DEFAULT(NULL), int step CV_DEFAULT(CV_AUTOSTEP)); /*(用已有数据data创建矩阵头)*/

对矩阵数据进行访问：

/*间接访问*/ /*访问CV_32F1和CV_64FC1*/ cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value); cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col ); /*访问多通道或者其他数据类型: scalar的大小为图像的通道值*/ CvScalar cvGet2D(const CvArr * arr, int idx0, int idx1); //CvArr只作为函数的形参void cvSet2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value); /*直接访问: 取决于数组的数据类型*/ /*CV_32FC1*/ CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1); cvmat->data.fl[row * cvmat->cols + col] = (float)3.0; /*CV_64FC1*/ CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); cvmat->data.db[row * cvmat->cols + col] = 3.0; /*一般对于单通道*/ CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); CV_MAT_ELEM(*cvmat, double, row, col) = 3.0; /*double是根据数组的数据类型传入,这个宏不能处理多通道*/ /*一般对于多通道*/ 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为通道值 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为通道值 /*多通道数组*/ /*3通道*/ 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; } } /*2通道*/ CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_32SC2);CV_MAT_ELEM(*vector, CvPoint, 0, 0) = cvPoint(100,100); /*4通道*/ CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_64FC4);CV_MAT_ELEM(*vector, CvScalar, 0, 0) = CvScalar(0, 0, 0, 0);

##### 复制矩阵操作：

/*复制矩阵*/ CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); CvMat* M2; M2=cvCloneMat(M1);

3.Mat

Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构，现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage，相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理，不再需要程序员手动管理内存的释放。opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组，可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。

class CV_EXPORTS Mat { public： /*..很多方法..*/ /*............*/ int flags;（Note ：目前还不知道flags做什么用的） int dims; /*数据的维数*/ int rows,cols; /*行和列的数量;数组超过2维时为(-1，-1)*/ uchar *data; /*指向数据*/ 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 /* 其他成员 */ };

从以上结构体可以看出Mat也是一个矩阵头，默认不分配内存，只是指向一块内存(注意读写保护)。初始化使用create函数或者Mat构造函数，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)); /*创建复数矩阵1+3j*/ M.create(100, 60, CV_8UC(15)); /*创建15个通道的8bit的矩阵*/ /*创建100*100*100的8位数组*/ int sz[] = {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0)); /*现成数组*/ double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}}; Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv(); /*图像数据*/ Mat img(Size(320,240),CV_8UC3); Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step); /*const unsigned char* pixels,int width, int height, int step*/ /*使用现成图像初始化Mat*/ IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); Mat mtx(img,0); // convert IplImage* -> Mat; /*不复制数据,只创建一个数据头*/

访问Mat的数据元素：

/*对某行进行访问*/ Mat M; M.row(3) = M.row(3) + M.row(5) * 3; /*第5行扩大三倍加到第3行*/ /*对某列进行复制操作*/ Mat M1 = M.col(1); M.col(7).copyTo(M1); /*第7列复制给第1列*/ /*对某个元素的访问*/ Mat M; M.at<double>(i,j); /*double*/ M.at(uchar)(i,j); /*CV_8UC1*/ Vec3i bgr1 = M.at(Vec3b)(i,j) /*CV_8UC3*/ Vec3s bgr2 = M.at(Vec3s)(i,j) /*CV_8SC3*/ Vec3w bgr3 = M.at(Vec3w)(i,j) /*CV_16UC3*/ /*遍历整个二维数组*/ 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.); } /*STL iterator*/ 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可进行Matlab风格的矩阵操作，如初始化的时候可以用initializers,zeros(), ones(), eye(). 除以上内容之外，Mat还有有3个重要的方法：

Mat mat = imread(const String* filename); // 读取图像 imshow(const string frameName, InputArray mat); // 显示图像 imwrite (const string& filename, InputArray img); //储存图像

4. CvMat, Mat, IplImage之间的互相转换

IpIImage -> CvMat /*cvGetMat*/ CvMat matheader; CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader); /*cvConvert*/ CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3); cvConvert(img, mat) IplImage -> Mat Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);/*default copyData=false,与原来的IplImage共享数据,只是创建一个矩阵头*/ 例子： IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); Mat mtx(iplImg); /* IplImage * -> Mat,共享数据; or : Mat mtx = iplImg;*/ Mat -> IplImage Mat M IplImage iplimage = M; /*只创建图像头，不复制数据*/ CvMat -> Mat Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat，可选择是否复制数据*/ Mat -> CvMat 例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在)： CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage，不复制数据只创建矩阵头