OpenCV Learning: CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换(总结而来)
2013-10-31 10:47
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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。
以下代码是我自己添加:
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。
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。
以下代码是我自己添加:
int main() { CvMat *m= cvCreateMat(5,4,CV_32FC1); cvZero(m); cout<<m->height<<endl; cout<<m->width<<endl; float c=1; float el=1; Mat mt(m, false); for(int a=0;a<m->width;a++) { for(int b = 0; b< m->height ; b++) { c = cvmGet(m,b,a);//取CvMat中数据 el = mt.at<float>(b,a)+5;//取Mat中数据 cout<<c<<endl; cout<<el<<endl; } } return 0;
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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