总结系列(opencv中c版本和c++版本区别体验,续...)

　1.  显示窗口大小的改变方法不同。

　　在c版本中，定义一个窗口时用cvNamedWindow.

　　比如说cvNamedWindow(“src”,0);后面的参数为0表示窗口大小可以手动改变，否则窗口的大小是自适应图片大小的。

　　而在c++版本中定义一个窗口用namedWindow.

　　比如说namedWindow(“src”,1);不管后面第二个参数是多少，都不能手动更改窗口的大小，因为它的尺寸是根据图片大小自动生成的。

     并且要看到手动调整窗口大小的效果，还需要配合cvShowImage(“src”,img);

　　也就是说如果后面显示用c++版本的imshow(“src”,img);也是看不到手动调整图片大小的效果的。

 

　　2.  显示图片的函数不同。

　　在opencv的c版本中，显示图片用cvShowImage;

　　比如说，cvShowImage(“src”,img);

　　并且这里的img是IplImage*类型，所以如果你定义的img是Mat类型的话就用不了，因为程序不能自动将Mat类型转换成IplImage*类型。

　　在opencv的c++版本中，显示图片用的是imshow;

　　比如说，imshow(“src”,img);

　　当然这里的img就是Mat类型了。也就是说如果这里的img用IplImage*就不行了，程序不能自动将IplImage*转换成Mat类型。

　　通过上面2点应该注意到，如果要手动改变图片的尺寸，就必须cvNamedWidow(“src”,0);

　　cvShowImage(“src”,img)一起用。其中img是IplImage*类型。

     当然cvNamedWindow(“src”,0)也可以和imshow(“src”,img)一起用，其中img是Mat类型，但是这样达不到自动改变窗口大小的目的。

　　因为一般情况下，namedWindow(“src”,1)和imshow(“src”,img)一起用的。

　　下面来看看IplImage结构体内部：

int	nSize
int	ID
int	nChannels
int	alphaChannel
int	depth
char	colorModel [4]
char	channelSeq [4]
int	dataOrder
int	origin
int	align
int	width
int	height
struct _IplROI *	roi
struct _IplImage *	maskROI
void *	imageId
struct _IplTileInfo *	tileInfo
int	imageSize
char *	imageData
int	widthStep
int	BorderMode [4]
int	BorderConst [4]
char *	imageDataOrigin

　　而Mat结构体包含一个Mat头部(头部中记录的是矩阵的大小，存储方式等等)和一个指向矩阵的指针。所以2者还是有很大区别的，所以说程序不能自动将他们转换是有原因的，因为Mat结构更加复杂。

 

　　3. 读取图片的方式不同。

　　在c版本中读取图片用的是cvLoadImage;

　　比如说cvLoadImage(“lena.jpg”);

　　在c++版本中，读取图片用的是imread;

　　比如说imread(“lena.jpg”);

　　当然这2种的lena图片都是放入工程目录下的。

　　但是这里有一点非常不同的是，cvLoadImage()中的参数为const char*类型，而imread()中的参数是const &string型，这两种是完全不同的，在opencv中也不能自动转换好他们，混合使用c和c++函数一起编写opencv代码时要小心。

 

　　4. 路径表示方式不同。

　　在c版本中路径之间用2个双右斜线，即”//”。用1个斜线”/”会报错。

　　在c++版本中路径之间用1个或者2个甚至更多个斜线都是可以的。