图像处理-将uchar*数据转换成Mat，Iplimage*

1.Mat基础

在计算机内存中，数字图像是已矩阵的形式保存的。

OpenCV2中，数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵，它主要包含两部分：矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。

矩阵头主要包含，矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。

矩阵头的大小是一个常数，不会随着图像的大小而改变，但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变，通常数据量会很大，比矩阵头大几个数量级。

这样，在图像复制和传递过程中，主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的。

因此，OpenCV使用了引用次数，当进行图像复制和传递时，不再复制整个Mat数据，而只是复制矩阵头和指向像素矩阵的指针。

2.IplImage

在OpenCV中IplImage是表示一个图像的结构体。

IplImage 通过cvCreateImage, 创建后复制像素到创建的内存，或者cvCreateImageHeader和cvSetImageData创建。

3.将uchar*数据转换成Mat，Iplimage*代码

// 注：frame为camera得到的帧
int height = frame->height;
int width = frame->width;
int nYUVSize = height * width;
int a = 0;
int i = 0;

// convert data to yuv420p
uchar *yuvBuffer = (uchar*) malloc(nYUVSize * 1.5);
uchar *pBGR24 = (uchar*) malloc(nYUVSize * 3);

for (i = 0; i < height; i++) {
memcpy(yuvBuffer + a, frame->data[0] + i * frame->linesize[0],
width);
a += width;
}

for (i = 0; i < height / 2; i++) {
memcpy(yuvBuffer + a, frame->data[1] + i * frame->linesize[1],
width / 2);
a += width / 2;
}

for (i = 0; i < height / 2; i++) {
memcpy(yuvBuffer + a, frame->data[2] + i * frame->linesize[2],
width / 2);
a += width / 2;
}

//std::cout<<"convert y420p to bgr24."<<std::endl;
// convert y420p to bgr24

double t3 = cvGetTickCount();
const long len = width * height;
unsigned char* yData = yuvBuffer;
unsigned char* vData = &yData[len];
unsigned char* uData = &vData[len >> 2];

int bgr[3] = { 0 };
int yIdx, uIdx, vIdx, idx;
for (int i = 0; i < height; i++) {
for (int j = 0; j < width; j++) {
yIdx = i * width + j;
vIdx = (i / 2) * (width / 2) + (j / 2);
uIdx = vIdx;

bgr[0] = (int) (yuvBuffer[yIdx]
+ 1.370705 * (vData[uIdx] - 128));            // b分量
bgr[1] = (int) (yuvBuffer[yIdx]
- 0.698001 * (uData[uIdx] - 128)
- 0.703125 * (vData[vIdx] - 128));    // g分量
bgr[2] = (int) (yuvBuffer[yIdx]
+ 1.732446 * (uData[vIdx] - 128));            // r分量

for (int k = 0; k < 3; k++) {
idx = (i * width + j) * 3 + k;
if (bgr[k] >= 0 && bgr[k] <= 255)
pBGR24[idx] = bgr[k];
else
pBGR24[idx] = (bgr[k] < 0) ? 0 : 255;
}
}
}

nCouta++;
char sWord[20] = { 0 };
sprintf(sWord, "%d", nCouta);
std::string sNumber(sWord);
IplImage *iplImage = NULL;           //得到IplImage 类型

if (iplImage) {
cvReleaseImageHeader(&iplImage);
}
iplImage = cvCreateImageHeader(cvSize(width, height), IPL_DEPTH_8U,
3);
cvSetData(iplImage, pBGR24, width * 3);
Mat image = Mat(iplImage);   //得到Mat 类型

cv::imshow("orginal", image);