openCv：IplImage的变量imageData解释

最新推荐文章于 2023-04-26 20:45:00 发布
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分类专栏： openCV/Dlib（图像处理） 文章标签： opencv imageData widthStep width iplimage
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版权
本文介绍了OpenCV中IplImage结构体的imageData和widthStep字段。imageData是一个指针，指向图像像素值数据的首地址。widthStep表示每行像素点所需的字节数，考虑到不同深度图像的字节需求，通常是宽度的整数倍。通过这两个参数，可以精确定位并修改图像中任意像素点的值。

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前言

阅读老旧的opencv的代码，发现了这一句话：

IplImage *img = w->img;
cout<< ((uchar(*))(img->imageData + (img->widthStep)[100]))[5] <<endl;

百度imageData，发现只是很模糊的描述“imageData指向存储图像数据的一块数据区”、“排列的图像行大小”。

我们都知道，一张图是由无数个像素点构成的，每个像素点的像素值都不同所以我们看到的图片才具有丰富的颜色。

imageData就是一个指针，指向某张图片像素值数据的首地址。

 

作用

imageData既然和像素值有关，那很多涉及到像素值的操作就离不开它。

举例

当我们想要改变一张分辨率为（100，100）图片上某一点A（70，20）的颜色是黑色怎么办？(图片为img）

思路

首先要在imageData中找到像素点A，然后再更改它的像素值。

(1) 先找到存放img图片所有像素点的像素值信息的地址。

即img->imageData

(2) 由于点A在“第70行”，所以可以用img->widthStep追踪到A点所在行像素点的像素值集合。

img->imageData + (img->widthStep

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49: error: no matching function for call to ‘_IplImage::_IplImage(cv::Mat&)’ 516 | IplImage* ROS_img = new IplImage(camImageCopy_);
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### 关于 `_IplImage` 和 `cv::Mat` 类型不匹配的解决方案 在现代 OpenCV 中，推荐使用 `cv::Mat` 而不是旧式的 `_IplImage` 数据结构。然而，在某些情况下可能仍然需要处理 `_IplImage` 类型的数据。如果遇到类似于 **no matching function for call to _IplImage::_IplImage(cv::Mat&)** 的编译错误，可以通过以下方法解决问题。 #### 方法一：通过 `cv::cvarrToMat` 或者 `cv::Mat::operator()` 进行转换 可以利用 OpenCV 提供的工具函数或者操作符来完成从 `cv::Mat` 到 `_IplImage*` 的转换[^1]： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/types_c.h> // 假设有一个 cv::Mat 对象名为 image cv::Mat image; // 使用 cv::Mat::operator() 将其转换为 IplImage* _IplImage* iplImage = const_cast<_IplImage*>(image.operator IplImage*()); ``` 这种方法直接调用了 `cv::Mat` 内部的操作符重载功能，从而实现了无缝转换。 --- #### 方法二：创建临时变量并显式分配内存 如果上述方式不可用，则可以选择手动创建一个 `_IplImage` 结构体实例，并将其初始化为与给定 `cv::Mat` 对应的内容: ```cpp cv::Mat image; if (!image.empty()) { // 创建一个新的 IplImage 并填充数据 IplImage iplImgHeader = cvIplImage(image); // 如果需要返回指针形式 (通常用于传递至其他 API)，则可如下操作： _IplImage *iplImagePtr = &iplImgHeader; } else { std::cerr << "Input matrix is empty!" << std::endl; } ``` 注意这里使用的辅助宏定义 `cvIplImage` 是由 OpenCV 自动提供的一种便捷手段，它能够快速生成兼容的传统图像头文件对象。 --- #### 方法三：更新代码逻辑以完全移除对 `_IplImage` 的依赖 由于 `_IplImage` 属于较早版本中的设计模式，建议尽可能改写程序使其仅基于当前主流支持的接口——即围绕 `cv::Mat` 来构建业务流程[^2]。例如原先是这样访问像素值: ```cpp for(int y=0;y<height;y++) { uchar* row_ptr=(uchar*)img->imageData+y*img->widthStep; ... } ``` 现在应该替换为更简洁的形式: ```cpp cv::Mat img(height, width, CV_8UC3); ... for(int y=0; y<img.rows; ++y){ uchar* row_ptr=img.ptr(y); ... } ``` 这种做法不仅提高了跨平台移植性和长期维护便利度，还减少了因历史遗留问题引发的新隐患风险。 --- ### 总结 当面临无法直接构造 `_IplImage` 实例的情况时，优先考虑借助现有适配器机制（如 `cv::Mat::operator()`），其次才是手工模拟整个过程；最终目标应当逐步淘汰过时组件的应用场景，全面拥抱现代化框架特性。
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