OpenCV 图像数据结构

本文介绍了OpenCV中的核心数据结构Mat,包括其用于读取、显示和保存图像的三个重要方法。Mat相对于CvMat和IplImage的优势在于它的矩阵运算能力和优化。此外,文章还详细阐述了CvMat和IplImage之间的转换,以及它们在图像处理中的不同优化策略,如深度、通道数、原点和数据顺序等。

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一、Mat类型:矩阵类型,Matrix。

    在openCV中,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。

    Mat有3个重要的方法:

         1、Mat mat imread(const String* filename);            读取图像

         2、imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像

         3、imwrite (const string& filename, InputArray img);    储存图像

    Mat类型较CvMat与IplImage类型来说,有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算。在计算密集型的应用当中,将CvMat与IplImage类型转化为Mat类型将大大减少计算时间花费。

A.Mat -> IplImage

同样只是创建图像头,而没有复制数据。

例: // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在

IplImage pImg= IplImage(imgMat); 

B.Mat -> CvMat

与IplImage的转换类似,不复制数据,只创建矩阵头。

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