• openCV中IplImage的使用


    http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680

    IplImage结构详细分析

     

    IplImage 结构解读:

    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;

    重要结构元素说明:

    depth和nChannels

    depth代表颜色深度,使用的是以下定义的宏,nChannels是通道数,为1,2,3或4。 
    depth的宏定义: 
    IPL_DEPTH_8U,无符号8bit整数(8u) 
    IPL_DEPTH_8S,有符号8bit整数(8s) 
    IPL_DEPTH_16S,有符号16bit整数(16s) 
    IPL_DEPTH_32S,有符号32bit整数(32s) 
    IPL_DEPTH_32F,32bit浮点数,单精度(32f) 
    IPL_DEPTH_64F,64bit浮点数,双精度(64f)

    origin和dataOrder

    origin变量可以有两个取值:IPL_ORIGIN_TL或者IPL_ORIGIN_BL,分别代表图像坐标系原点在左上角或是左下角。相应的,在计算机视觉领域,一个重要的错误来源就是原点位置的定义不统一。例如,图像的来源不同,操作系统不同,视频解码codec不同,存储方式不同等等,都可以造成原点位置的变化。例如,你可能认为你正在从图像上面的脸部附近取样,但实际上你却在图像下方的裙子附近取样。最初时,就应该检查一下你的系统中图像的原点位置,这可以通过在图像上方画个形状等方式实现。 
    dataOrder的取值可以是IPL_DATA_ORDER_PIXEL或者IPL_DATA_ORDER_PLANE,这个成员变量定义了多通道图像数据存储时颜色数据的排列方式,如果是IPL_DATA_ORDER_PIXEL,通道颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列,如果是IPL_DATA_ORDER_PLANE,则每个通道的颜色值在一起,有几个通道,就有几个“颜色平面”。大多数情况下,通道颜色数据的排列是交错的。 
    widthStep与CvMat中的step类似,是以字节数计算的图像的宽度。成员变量imageData则保存了指向图像数据区首地址的指针。 
    最后还有一个重要参数roi(region of interest 感兴趣的区域),这个参数是IplROI结构体类型的变量。IplROI结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量,其中xOffset,yOffset是x,y坐标,coi代表channel of interest(感兴趣的通道)。有时候,OpenCV图像函数不是作用于整个图像,而是作用于图像的某一个部分。这是,我们就可以使用roi成员变量了。如果IplImage变量中设置了roi,则OpenCV函数就会使用该roi变量。如果coi被设置成非零值,则对该图像的操作就只作用于被coi指定的通道上了。不幸的是,许多OpenCV函数忽略了coi的值。

    访问图像中的数据

    就象访问矩阵中元素一样,我们希望用最直接的办法访问图像中的数据,例如,如果我们有一个三通道HSV图像(HSV色彩属性模式是根据色彩的三个基本属性:色相H、饱和度S和明度V来确定颜色的一种方法),我们要将每个点的饱和度和明度设置成255,则我们可以使用指针来遍历图像,请对比一下,与矩阵的遍历有何不同: 
    void sat_sv( IplImage* img ) {

    for( int y=0; y<height; y++ ) { 
    uchar* ptr = (uchar*) ( 
    img->imageData + y * img->widthStep 
    ); 
    for( int x=0; x<width; x++ ) { 
    ptr[3*x+1] = 255; 
    ptr[3*x+2] = 255; 



    注意一下,3*x+1,3*x+2的方法,因为每一个点都有三个通道,所以这样设置。另外imageData成员的类型是uchar*,即字节指针类型,所以与CvMat的data指针类型(union)不同,而不需要象CvMat那样麻烦(还记得step/4,step/8的那种情形吗)。

    roi和widthStep

    roi和widthStep在实际工作中有很重要的作用,在很多情况下,使用它们会提高计算机视觉代码的执行速度。这是因为它们允许对图像的某一小部分进行操作,而不是对整个图像进行运算。在OpenCV中,所有的对图像操作的函数都支持roi,如果你想打开roi,可以使用函数cvSetImageROI(),并给函数传递一个矩形子窗口。而cvResetImageROI()是用于关闭roi的。 
    void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect); 
    void cvResetImageROI(IplImage* image); 
    注意,在程序中,一旦使用了roi做完相应的运算,就一定要用cvResetImageROI()来关闭roi,否则,其他操作执行时还会使用roi的定义。

    http://www.cnblogs.com/zyx2007/archive/2011/09/07/2169698.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/okgogo2000/p/4809184.html
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