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！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：

《访问Mat图像中每个像素的值》）

IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.opencv.org.cn/index.php/Cxcore基础结构#IplImage）

 

[cpp] view plaincopy

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;  

直接访问：

对我们来说比较重要的两个元素是：char *imageData以及widthStep。imageData存放图像像素数据，而widStep类似CvMat中的step，表示以字节为单位的行数据长度。

 

一个m*n的单通道字节型图像，其imageData排列如下：



如果我们要遍历图像中的元素，只需：

 

[cpp] view plaincopy

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  

uchar* tmp;  

for(int i=0;iheight;i++)  

    for(int j=0;jwidth;j++)  

        *tmp=((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j];  

这种直接访问的方法速度快，但容易出错，我们可以通过定义指针来访问。即：

 

[cpp] view plaincopy

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  

ucha* data=(uchar *)img->imageData;  

int step = img->widthStep/sizeof(uchar);  

uchar* tmp;  

for(int i=0;iheight;i++)  

    for(int j=0;jwidth;j++)  

        *tmp=data[i*step+j];  

 

而多通道（三通道）字节图像中，imageData排列如下：



其中（Bi,Bj）（Gi,Gj）（Ri,Rj）表示图像（i,j）处BGR分量的值。使用指针的遍历方法如下：

 

[cpp] view plaincopy

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);  

uchar* data=(uchar *)img->imageData;  

int step = img->widthStep/sizeof(uchar);  

int channels = img->nChannels;  

uchar *b,*g,*r;  

for(int i=0;iheight;i++)  

     for(int j=0;jwidth;j++){  

           *b=data[i*step+j*chanels+0];  

           *g=data[i*step+j*chanels+1];  

           *r=data[i*step+j*chanels+2];  

      }  

 

*如果要修改某像素值，则直接赋值。

使用cvGet2D()函数访问：

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），原型如下：

[cpp] view plaincopy

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 );  

idx0,idx1,idx2分别用来指示元素数组下标，即cvGet2D返回（idx0,idx1）处元素的值。

因此，单通道图像像素访问方式如下：

[cpp] view plaincopy

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  

double tmp;  

for(int i=0;iheight;i++)  

    for(int j=0;jwidth;j++)  

        tmp=cvGet2D(img,i,j).val[0];  

多通道字节型/浮点型图像：

[cpp] view plaincopy

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);  

double tmpb,tmpg,bmpr;  

for(int i=0;iheight;i++)  

    for(int j=0;jwidth;j++){  

        tmpb=cvGet2D(img,i,j).val[0];  

        tmpg=cvGet2D(img,i,j).val[1];  

        tmpr=cvGet2D(img,i,j).val[2];  

    }  

如果是修改元素的值，可用cvSet*D（一般是cvSet2D）函数：

[cpp] view plaincopy

void cvSet1D( CvArr* arr, int idx0, CvScalar value );  

void cvSet2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value );  

void cvSet3D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, CvScalar value );  

void cvSetND( CvArr* arr, int* idx, CvScalar value );  

这种方法对于任何图像的访问方式是一样的，比较简单，但效率较低，不推荐使用。