opencv----(1) mat最好用，和IplImage,cvmat 比较

      学习了几天，发现mat比IplImage,cvmat 好用太多了。

不知道确切的原文出处，我是转自新浪的一篇博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_534497fd01015k7z.html（原创作者如果看到，请提醒我，我会写明原作者）

 

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; 
　　int ID; int nChannels; 
　　int alphaChannel; 
　　int depth; 
　　char colorModel[4]; 
　　char channelSeq[4];
　　int dataOrder;
　　int origin; 
　　int align; 
　　int width; 
　　int height; 
　　struct _IplROI *roi; 
　　struct _IplImage *maskROI;
　　void *imageId; 
　　struct _IplTileInfo *tileInfo;
　　int imageSize; 
　　char *imageData; 
　　int widthStep; 
　　int BorderMode[4]; 
　　int BorderConst[4]; 
　　char *imageDataOrigin;
} 
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 *)： 

　　

IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1); 
CvScalar s; 
s=cvGet2D(img,i,j); 
cvSet2D(img,i,j,s); 
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);
 　　　} 
　　} 
IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage orcvCreateImage
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;
　　int* refcount; 
　　union { 
　　　　uchar* ptr; 
　　　　short* s;
　　　　int* i; 
　　　　float* fl; 
　　　　double* db; 
　　　　　} data; 
　　union {
　　　　int rows;
　　　　int height; 
　　　　　　}; 
　　union { 
　　　　int cols; 
　　　　int width; 
　　　　　　}; 
} CvMat;

 

 创建CvMat数据： 

CvMat * cvCreateMat(int rows, int cols, int type); 
CV_INLine CvMat cvMat((int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT);
CvMat * cvInitMatHeader(CvMat * mat, int rows, int cols, int type, void * data CV_DEFAULT(NULL), int step CV_DEFAULT(CV_AUTOSTEP));

 对矩阵数据进行访问： 

cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value); cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col ); 
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);

CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1); 
cvmat->data.fl[row * cvmat->cols + col] = (float)3.0; CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); 
cvmat->data.db[row * cvmat->cols + col] = 3.0;

CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1); CV_MAT_ELEM(*cvmat, double, row, col) = 3.0;

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

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; 
　　} 
} 
CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_32SC2);
CV_MAT_ELEM(*vector, CvPoint, 0, 0) = cvPoint(100,100); 
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：

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：
　　int flags;//（Note ：目前还不知道flags做什么用的）
　　int dims; 　　
　　int rows,cols; 
　　uchar *data; 
　　int * refcount;
... 

};

 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);

Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); 
M.create(100, 60, CV_8UC(15));
int sz[] = {100, 100, 100}; Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0));

double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};
Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();

Mat img(Size(320,240),CV_8UC3); 
Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);

IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); 
Mat mtx(img,0); // convert IplImage* -> Mat;

访问Mat的数据元素：

Mat M; 
M.row(3) = M.row(3) + M.row(5) * 3; 
Mat M1 = M.col(1); 
M.col(7).copyTo(M1); 
Mat M; 
M.at<double>(i,j); 
M.at(uchar)(i,j); 
Vec3i bgr1 = M.at(Vec3b)(i,j);
Vec3s bgr2 = M.at(Vec3s)(i,j) ;
Vec3w bgr3 = M.at(Vec3w)(i,j) ;

double sum = 0.0f; 
for(int row = 0; row < M.rows; row++) 
{ 
　　onst double * Mi = M.ptr<double>(row); 
　　　　for (int col = 0; col < M.cols; col++) 
　　　　　　sum += std::max(Mi[j], 0.0); 
} 
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 
CvMat matheader; 
CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader); 
CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3); cvConvert(img, mat)

//IplImage -> Mat
Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 
IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); 
Mat mtx(iplImg);

 //Mat -> IplImage
Mat M
IplImage iplimage = M;
 //CvMat -> Mat
Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);  
//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

 

 

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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。

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