CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换(总结而来)

发布时间:2016-12-6 16:07:33 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
本篇文章主要介绍了"CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换(总结而来)",主要涉及到CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换(总结而来)方面的内容,对于CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换(总结而来)感兴趣的同学可以参考一下。

一、Mat类型:矩阵类型,Matrix。     在openCV中,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。     Mat有3个重要的方法:          1、Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像          2、imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像          3、imwrite (const string& filename, InputArray img);    储存图像     Mat类型较CvMat与IplImage类型来说,有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算。在计算密集型的应用当中,将CvMat与IplImage类型转化为Mat类型将大大减少计算时间花费。 A.Mat -> IplImage 同样只是创建图像头,而没有复制数据。 例: // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在 IplImage pImg= IplImage(imgMat);  B.Mat -> CvMat 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;   二、CvMat类型与IplImage类型:“图像”类型        在openCV中,Mat类型与CvMat和IplImage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。 补充:IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage             CvArr用作函数的参数,无论传入的是CvMat或IplImage,内部都是按CvMat处理。 1.CvMat A.CvMat-> IplImage IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1); cvGetImage(matI,img); cvSaveImage("rice1.bmp",img); B.CvMat->Mat 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); 在openCV中,没有向量(vector)的数据结构。任何时候,但我们要表示向量时,用矩阵数据表示即可。 但是,CvMat类型与我们在线性代数课程上学的向量概念相比,更抽象,比如CvMat的元素数据类型并不仅限于基础数据类型,比如,下面创建一个二维数据矩阵:               CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type); 这里的type可以是任意的预定义数据类型,比如RGB或者别的多通道数据。这样我们便可以在一个CvMat矩阵上表示丰富多彩的图像了。   2.IplImage 在类型关系上,我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型,当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。 IplImage类型较之CvMat多了很多参数,比如depth和nChannels。在普通的矩阵类型当中,通常深度和通道数被同时表示,如用32位表示RGB+Alpha.但是,在图像处理中,我们往往将深度与通道数分开处理,这样做是OpenCV对图像表示的一种优化方案。 IplImage的对图像的另一种优化是变量origin----原点。在计算机视觉处理上,一个重要的不便是对原点的定义不清楚,图像来源,编码格式,甚至操作系统都会对原地的选取产生影响。为了弥补这一点,openCV允许用户定义自己的原点设置。取值0表示原点位于图片左上角,1表示左下角。 dataOrder参数定义数据的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE两种取值,前者便是对于像素,不同的通道的数据交叉排列,后者表示所有通道按顺序平行排列。 IplImage类型的所有额外变量都是对“图像”的表示与计算能力的优化。 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;   CvMat和IplImage创建时的一个小区别: 1、建立矩阵时,第一个参数为行数,第二个参数为列数。 CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type ); 2、建立图像时,CvSize第一个参数为宽度,即列数;第二个参数为高度,即行数。这 个和CvMat矩阵正好相反。 IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels ); CvSize cvSize( int width, int height );   IplImage内部buffer每行是按4字节对齐的,CvMat没有这个限制   补充: A.BYTE*-> IplImage* img= cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels); cvSetData(img,data,step); //首先由cvCreateImageHeader()创建IplImage图像头,制定图像的尺寸,深度和通道数; //然后由cvSetData()根据BYTE*图像数据指针设置IplImage图像头的数据数据, //其中step指定该IplImage图像每行占的字节数,对于1通道的IPL_DEPTH_8U图像,step可以等于width。

上一篇:物联网,为何你迟迟发展不起来?从哪些领域切入最有可能引爆市场?
下一篇:EKG数列

相关文章

相关评论