RBG像素值读取方法

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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%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%BB%93%E6%9E%84#IplImage）

typedef struct _IplImage      {          int  nSize;         /* IplImage大小 */          int  ID;            /* 版本 (=0)*/          int  nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */          int  alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */          int  depth;         /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,                                IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */          char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */          char channelSeq[4]; /* 同上 */          int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.                                cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */          int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,                                1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */          int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */          int  width;         /* 图像宽像素数 */          int  height;        /* 图像高像素数*/          struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */          struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */          void  *imageId;     /* 同上*/          struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/          int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/          char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */          int  widthStep;   /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */          int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */          int  BorderConst[4]; /* 同上 */          char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */      }      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：

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  uchar* tmp;  for(int i=0;i<img->height;i++)      for(int j=0;j<img->width;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 plain copyIplImage* 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;i<img->height;i++)      for(int j=0;j<img->width;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：

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;i<img->height;i++)       for(int j=0;j<img->width;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 plain copy

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 plain copyIplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  double tmp;  for(int i=0;i<img->height;i++)      for(int j=0;j<img->width;j++)          tmp=cvGet2D(img,i,j).val[0]; 

多通道字节型/浮点型图像：

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);  double tmpb,tmpg,bmpr;  for(int i=0;i<img->height;i++)      for(int j=0;j<img->width;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：

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。