iplimage和Mat之间的转换

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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本文介绍了如何在OpenCV中实现IplImage到Mat及Mat到IplImage的数据结构转换。这种转换对于处理图像数据非常关键，尤其是在使用不同版本的OpenCV库或进行图像处理任务时。

iplimage->Mat

Mat mtx(src);

Mat->iplimage

Iplimage* dst= &IplImage(mtx);

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Mat和IplImage相互转换

Linux_bin的博客

03-07

884

Mat 是OpenCV和C++的接口矩阵类，ImlImage是OpenCV和C语言的接口的结构体，但是C++程序有时候时候还是要用到ImlImage。注意：opencv3.0以后的版本和之前的版本有些差异。在opencv3.0之前，Mat类中提供了Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);构造函数来实现IplImage到Mat类的转换，copyDa...

openCV3 IplImage*与Mat相互转换

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IplImage与Mat互相转换

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(1) IplImage 转 Mat: IplImage* image = cvLoadImage( “lena.jpg”); Mat mat=cvarrToMat(image); (2)Mat转IplImage: IplImage img = IplImage(mat);

IplImage、IplImage、Mat之间的转换

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IplImage是OpenCV中C语言的图像类型; cv::Mat是OpenCV中C++语言的图像类型; 一、Mat—>IplImage Mat image； if(!image.data) { cout<<“Could not open or find the image”<<endl; return -1; } //convert to Ipl...

Mat和IplImage转换

xubinghui1的博客

05-10

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之前使用opencv时，个人习惯使用c++接口函数，但是在维护老项目经常遇到c接口，这里需要接口的转换，记性比较差，这里索性记录下。 1、IplImage转Mat IplImage* iplImage=cvLoadImage(“1.jpg”); Mat matImage; matImage=cvarrToMat(iplImage); Mat src= matImage.clone();//如果需要深拷贝 2、Mat转IplImage Mat matImage=imread(“i.jpg”); IplImag

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qq_36006996的博客

03-16

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IplImage转Mat:转换后可直接使用Mat转IplImage:转换后不可直接使用，需调用函数（）

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yishuihanq的博客

03-08

908

Mat常用构造函数及IplImage 与Mat 之间的相互转换 Mat对象构造函数与常用方法常用的构造函数有: Mat::Mat() 无参数构造方法; Mat::Mat(int rows, int cols, int type) 创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像; Mat::Mat(Size size, int type) 创建大小为 size，类型为 type 的图像; Mat::Mat(int rows, int cols, int type, c.

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IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析。OpenCV中文网站/* 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;

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u011597010的博客

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（1）将IplImage----- > 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。例： IplImage*iplImg = cvLoadIm

IplImage与mat转换代码

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优快云明星博主，认证博客专家，视频、Matlab领域优质创作者。

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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，涵盖了各种图像处理和计算机视觉算法。它提供了大量基础且实用的函数，从简单的图像读取、显示，到复杂的特征提取、目标识别等，一应俱全。对于初学者来说，OpenCV 的入门工具集是学习图像处理的绝佳起点。通过 C# 联合机器视觉平台，借助 OpenCV 入门工具集，我们能够轻松地踏上图像处理的征程。无论是简单的图像操作，还是更为复杂的算法实现，这个组合都为我们提供了丰富的可能性。

IplImage 和 Mat 类型在 OpenCV 中有什么区别？

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IplImage 和 Mat 是 OpenCV 中用于处理图像数据的两种不同数据结构，它们存在多方面的区别： ### 发展历史 - **IplImage**：是 OpenCV 旧版本（如 OpenCV 2.x 及之前）中用于表示图像数据的结构体，继承自 Intel 图像库（Intel Image Processing Library），具有浓厚的 C 语言风格。 - **Mat**：是 OpenCV 从 2.0 版本开始引入的一个新的图像容器类，采用 C++ 语言编写，代表矩阵（Matrix），用于取代旧的 IplImage 结构体，更好地支持现代 C++ 的特性。 ### 内存管理 - **IplImage**：需要手动进行内存管理。例如，使用 `cvLoadImage` 加载图像后，需要调用 `cvReleaseImage` 释放内存，否则会导致内存泄漏。 ```cpp IplImage* image = cvLoadImage("image.jpg"); // 使用 image 进行操作 cvReleaseImage(&image); ``` - **Mat**：采用自动内存管理机制，使用引用计数（reference counting）。当一个 `Mat` 对象被复制时，只是复制了矩阵头，而数据指针指向同一块内存。只有当所有引用该数据的 `Mat` 对象都被销毁时，才会释放内存。 ```cpp cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); cv::Mat imageCopy = image; // 只是复制矩阵头 // 不需要手动释放内存，image 和 imageCopy 销毁时自动释放 ``` ### 易用性 - **IplImage**：使用起来相对繁琐，需要手动分配和释放内存，并且操作函数多为 C 风格，代码可读性和可维护性较差。 - **Mat**：提供了更简洁、易用的接口，支持现代 C++ 的特性，如构造函数、析构函数、运算符重载等，代码编写更加方便。 ### 性能 - **IplImage**：在处理大尺寸图像时，由于手动内存管理容易出错，可能导致性能问题，如内存碎片、内存泄漏等。 - **Mat**：自动内存管理减少了人为错误，并且在多线程环境下表现更好，能够更高效地处理大尺寸图像。 ### 兼容性 - **IplImage**：在旧版本的 OpenCV 代码中广泛使用，与一些旧的库和代码兼容性较好。 - **Mat**：是 OpenCV 新版本推荐使用的图像容器，在新的 OpenCV 代码中使用更为普遍。不过，OpenCV 也提供了 `IplImage` 和 `Mat` 之间的相互转换函数，以保证兼容性[^1][^2][^3][^4]。