opencv中遍历图像（IplImage格式）

1、利用cvGet2D()函数来访问该函数系列以返回值类型划分有两种，一种返回double类型数据，另一种返回CvScalar类型数据。cvGet*D系列函数可以用来返回特定位置的数组元素（一般使用cvGet2D）CvScalar cvGet1D(const CvArr* arr, int idx0 );CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );CvScalar cvGet3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2 );CvScalar cvGetND( const CvArr* arr, int* idx );arr输入数组.idx0元素下标第一个以0为基准的成员idx1元素下标第二个以0为基准的成员idx2元素下标第三个以0为基准的成员idx元素下标数组例如：CvScalar p1,p2;for(int i=0;i<img->height;i++){for (int j=0;j<img->width;j++){p2=cvGet2D(img,i,j);//此时p2中的值就是当前像素点rgb值，注意此时的p2.val[0]为b通道，p2.val[1]为g通道，p2.val[2]为r通道//此时可以通过以下方式更改当前像素点的rgb通道值p1.val[0]=0;//bp1.val[1]=0;//gp1.val[2]=0;//rcvSet2D(img,i,j,p1);}}上述方法速度比较慢。可以通过下面的方法加快速度。2、直接访问IplImage成员有许多

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;

比较重要的有两个：char *imagaData 和widthStep。imageData存放图像像素数据，widthStep类似cvmat中的step，表示字节为单位的行数据长度。多通道（三通道）字节图像中，imageData排列如下所示：IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);uchar* data=(uchar*)img->imageData;int step=img->widthStep/sizeof(uchar); //step即为上图的widthstepint channels=img->nChannels; //3通道uchar *b,*g,*r;for (int i=0;i<img->height;i++){for (int j=0;j<img->width;j++){*b=data[i*step+j*channels+0];*g=data[i*step+j*channels+1];*r=data[i*step+j*channels+2];}}i*step 当i=0时，即为上图的第一行j*channels+0 j*通道数 当j=0时为第一列的第0个通道->bj*channels+1 当j=1时为第二列的第1个通道->g

IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage

uchar b,g,r;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];}}当然，也可以调用opencv中的函数：#define CV_IMAGE_ELEM( image, elemtype, row, col ) (((elemtype*)((image)->imageData + (image)->widthStep*(row)))[(col)])for (int i=0;i<img->height;i++){for (int j=0;j<img->width;j++){CV_IMAGE_ELEM(img,uchar,i,j*img->nChannels)=0; //赋值}}例如：

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);
}

}

 初始化使用IplImage *，是一个指向结构体IplImage的指针： IplImage * cvLoadImage(const *filename,int //load images from specified image)IplImage * cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels)