Mat、cvMat与IplImage
来源:互联网 发布:交通组织优化定义 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 02:56
Mat有3个重要的方法:
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
同样只是创建图像头,而没有复制数据。
例:
IplImage
B.Mat
与IplImage的转换类似,不复制数据,只创建矩阵头。
例: //
二、CvMat类型与IplImage类型:“图像”类型
补充:IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr
1.CvMat
A.CvMat->
IplImage*
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
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:
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。
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
IplImage*
Mat
B.IplImage
法1:CvMat
法2:CvMat
C.IplImage*->
BYTE*
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*
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*
CvSize
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*->
img=
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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