opencv里的Mat和IplImage

一般来说，灰度图用 2 维矩阵表示，彩色（多通道）图像用 3 维矩阵（M× N × 3）表示。对于图像显示来说，目前大部分设备都是用无符号 8 位整数（类型为 CV_8U）表示像素亮度。如果是多通道图像，比如 RGB 图像，则每个像素用三个字节表示opencv里的rgb通道是按bgr格式存储的，早期的 OpenCV 中，使用 IplImage 和 CvMat 数据结构来表示图像。IplImage和 CvMat 都是 C 语言的结构。使用这两个结构的问题是内存需要手动管理，开发者必须清楚的知道何时需要申请内存，何时需要释放内存。这个开发者带来了一定的负担，开发者应该将更多精力用于算法设计，因此在新版本的 OpenCV 中引入了 Mat 类。新加入的 Mat 类能够自动管理内存。使用 Mat 类，你不再需要花费大量精
力在内存管理上。而且你的代码会变得很简洁，代码行数会变少。但 C++接口唯一的不足是当前一些嵌入式开发系统可能只支持 C 语言，如果你的开发平台支持C++，完全没有必要再用 IplImage 和 CvMat。在新版本的 OpenCV 中，开发者依然可以使用 IplImage 和 CvMat，但是一些新增加的函数只提供了 Mat 接口。