IplImage, CvMat, Mat 的关系

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr，这在源代码中会常见。

1. IplImage

opencv中的图像信息头，该结构体定义：  

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dataOrder中的两个取值：交叉存取颜色通道是颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列。分开的颜色通道是有几个颜色通道就分几个颜色平面存储。roi是IplROI结构体，该结构体包含了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)，非0的时候才有效。访问图像中的数据元素，分间接存储和直接存储，当图像元素为浮点型时，(uchar *) 改为 (float *)： 

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 初始化使用IplImage *，是一个指向结构体IplImage的指针： 

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2.CvMat

首先，我们需要知道，第一，在OpenCV中没有向量(vector)结构。任何时候需要向量，都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量，则需要一个行矩阵)。第二，OpenCV矩阵的概念与我们在线性代数课上学习的概念相比，更抽象，尤其是矩阵的元素，并非只能取简单的数值类型，可以是多通道的值。CvMat 的结构： 

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 创建CvMat数据： 

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 对矩阵数据进行访问： 

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 复制矩阵操作：

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3.Mat

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。opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组，可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。 

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 从以上结构体可以看出Mat也是一个矩阵头，默认不分配内存，只是指向一块内存(注意读写保护)。初始化使用create函数或者Mat构造函数，以下整理自opencv2.3.1 Manual:

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访问Mat的数据元素：

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Mat可进行Matlab风格的矩阵操作，如初始化的时候可以用initializers,zeros(), ones(), eye(). 除以上内容之外，Mat还有有3个重要的方法：

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4. CvMat, Mat, IplImage之间的互相转换

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