opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利。
Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理。
Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread、imwrite、imshow等实现(与Matlab中的函数相似)。Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构,现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage,相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理,不再需要程序员手动管理内存的释放。
1、将IplImage类型转换到Mat类型
Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
默认情况下,新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据,转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后,就会复制整个图像数据。
IplImage -> Mat Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);/*default copyData=false,与原来的IplImage共享数据,只是创建一个矩阵头*/ 例子: IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1); Mat mtx(iplImg); /* IplImage * -> Mat,共享数据; or : Mat mtx = iplImg;*/
2、将Mat类型转换到IplImage类型
Mat -> IplImage Mat M IplImage iplimage = M; /*只创建图像头,不复制数据*/
3、将CvMat类型转换为Mat类型
CvMat -> Mat Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat,可选择是否复制数据*/
4、将Mat类型转换为CvMat类型
Mat -> CvMat 例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在): CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage,不复制数据只创建矩阵头