Opencv系列之cv：：mat到Iplimage

最新推荐文章于 2022-12-23 15:45:42 发布

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本文介绍了一个使用 OpenCV 库进行图像复制的基本示例。通过将一个图像对象复制到另一个新创建的图像对象中，展示了 IplImage 结构的使用方法。此过程对于理解 OpenCV 中图像数据的操作至关重要。

1.

 (you have cv::Mat old)

 IplImage copy = old;
 IplImage* new_image = &copy;

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使用OpenCV和ROS发布cv::Mat图像

weixin_51060040的博客

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【代码】使用OpenCV和ROS发布cv::Mat图像。

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YOLO踩坑：编译darknet_ros报错no matching function for call to ‘_IplImage::_IplImage(cv::Mat&)’的解决方案

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问题 error: conversion from ‘cv::Mat’ to non-scalar type ‘IplImage {aka _IplImage}’ requested IplImage ipl = m; ^ CMakeFiles/slic.dir/build.make:81: recipe f

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cv::Mat

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原文地址： OpenCV中矩阵类详解之一：Mat【OpenCV学习笔记】二、深入了解 cv::MatCV_32FC1和CV_64FC1的区别？OpenCV里面Mat方法中的Scalar详解 1.创建一个240行 × 320列的新图像，CV_8UC1表示每个像素对应1字节，单通道，用字母U表示无符号，灰度值为100 cv::Mat image1(240, 320, CV_8UC1, 100); CV

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1 Mat 拷贝保存 Mat image = imread("1.png" , 0) ; //Mat image1(image) ;//仅是创建了Mat的头部分，image1与image共享数据区 //Mat image1 = image ;//仅是创建了Mat的头部分，image1与image共享数据区 //Mat imag...

1.2 OpenCV理解cv::Mat

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1.2 OpenCV理解cv::Mat #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; // 测试函数，它创建一幅图像 cv::Mat createMatImagefunction() { // 创建图像 cv::Mat im

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IplImage转cv::mat

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<think>好的，我现在要解决的问题是如何将IplImage转换为cv::Mat。首先，我需要回忆一下这两种数据结构的基本知识。 IplImage是OpenCV早期版本（比如OpenCV 1.x）中用来表示图像的结构体，而cv::Mat是OpenCV 2.x及以后版本引入的矩阵类，提供了更强大的功能和自动内存管理。由于现在大多数代码都使用cv::Mat，了解如何转换它们对兼容旧代码很有帮助。首先，我需要确认用户是否在使用较新的OpenCV版本，因为如果版本太旧，可能转换方法不同。但假设用户已经升级到至少OpenCV 2.x，那么正确的转换方法应该是使用cv::Mat的构造函数或者赋值操作符来封装IplImage。接下来，我需要考虑如何具体实现这个转换。查阅文档的话，我记得有一个构造函数可以直接接受IplImage指针，例如cv::Mat mat(img); 其中img是IplImage*类型。这应该是最直接的方法，不过需要注意浅拷贝和深拷贝的问题。这时候，我需要思考：这样的转换是否是浅拷贝？也就是说，新的cv::Mat是否和原始的IplImage共享同一数据存储区域。如果是的话，用户可能需要深拷贝，以避免原数据被修改或释放导致的问题。根据OpenCV的文档，使用构造函数时，默认情况下是共享数据，也就是浅拷贝。如果用户需要独立的副本，应该使用clone()方法，比如cv::Mat mat = cv::cvarrToMat(img).clone(); 或者更直接地，用cvCloneImage生成IplImage的深拷贝，然后再转换。另外，旧函数cvConvertImage可能也被使用，但可能已经不推荐了。现在更推荐使用cv::Mat的构造函数。同时，需要注意IplImage和cv::Mat的数据布局是否兼容，比如通道顺序是否为BGR，不过通常在转换过程中会自动处理这些细节。还需要提醒用户的是，在转换后，如果IplImage被释放了，浅拷贝的cv::Mat可能会指向无效的内存。因此，如果原IplImage可能被提前释放，应该进行深拷贝。总结步骤应该是： 1. 使用cv::Mat的构造函数进行浅拷贝。 2. 如果需要深拷贝，则使用clone()方法。 3. 注意释放IplImage的时机，避免悬空指针。最后，我需要验证这些步骤是否正确，可能需要查阅官方文档或示例代码确认。例如，OpenCV的官方文档指出可以使用cvarrToMat函数来转换IplImage*到cv::Mat，这可能在内部处理一些兼容性问题。或者更简单地，直接构造cv::Mat对象。可能的代码示例：浅拷贝： IplImage* img = cvLoadImage("image.jpg"); cv::Mat mat(img); // 浅拷贝或者 cv::Mat mat = img; // 自动转换深拷贝： cv::Mat mat = cv::cvarrToMat(img).clone(); 或者更传统的： IplImage* img = cvLoadImage("image.jpg"); cv::Mat mat; mat = cv::Mat(img, true); // 第二个参数是否表示深拷贝？需要确认构造函数参数。可能这个参数不存在，可能记错了。正确的深拷贝应该是clone()。因此，正确的深拷贝方法应该是构造后再克隆，或者使用cvarrToMat。或者，更简单的是，直接使用cv::Mat的赋值，然后调用clone。另外，在OpenCV中，当IplImage转换为cv::Mat时，可能需要注意图像的ROI（Region of Interest），因为cv::Mat的构造函数会考虑到IplImage的ROI设置，只引用该区域的数据。如果需要复制整个图像而忽略ROI，可能需要调整IplImage的ROI到整个图像后再转换。最后，用户可能还需要注意颜色空间的转换，比如如果IplImage是单通道的，cv::Mat也会保持同样的通道数，但可能需要显式转换颜色空间，比如从BGR到RGB。总结起来，回答应该分步骤说明如何转换，强调浅拷贝与深拷贝的区别，并提供代码示例，同时提醒注意事项。</think>### IplImage 转 cv::Mat 的步骤及注意事项 #### 1. **基本概念** - **IplImage**：OpenCV 1.x 中的图像结构体，需手动管理内存。 - **cv::Mat**：OpenCV 2.x 及更高版本的矩阵类，支持自动内存管理。 #### 2. **转换方法** ##### **浅拷贝（共享数据）** 直接通过构造函数或赋值操作符转换，新旧对象共享同一数据内存： ```cpp IplImage* ipl_img = cvLoadImage("image.jpg"); cv::Mat mat_img(ipl_img); // 通过构造函数浅拷贝 // 或 cv::Mat mat_img = ipl_img; // 通过赋值操作符浅拷贝 ``` **注意**：若原 `IplImage` 被释放（如 `cvReleaseImage(&ipl_img)`），`cv::Mat` 将指向无效内存！ ##### **深拷贝（独立数据）** 使用 `clone()` 或 `cvarrToMat` 生成独立副本： ```cpp // 方法1：构造函数 + clone() cv::Mat mat_img = cv::Mat(ipl_img).clone(); // 方法2：cvarrToMat + clone() cv::Mat mat_img = cv::cvarrToMat(ipl_img).clone(); ``` #### 3. **完整代码示例** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取 IplImage IplImage* ipl_img = cvLoadImage("image.jpg"); if (!ipl_img) { printf("加载图像失败！\n"); return -1; } // 浅拷贝（共享数据） cv::Mat shallow_mat(ipl_img); // 深拷贝（独立数据） cv::Mat deep_mat = cv::Mat(ipl_img).clone(); // 释放 IplImage（深拷贝后可安全释放） cvReleaseImage(&ipl_img); // 使用 cv::Mat 进行后续操作... cv::imshow("Shallow Copy", shallow_mat); cv::imshow("Deep Copy", deep_mat); cv::waitKey(0); return 0; } ``` #### 4. **注意事项** - **数据共享风险**：浅拷贝时，修改 `cv::Mat` 会影响原 `IplImage`，反之亦然。 - **内存管理**：若需要保留数据，优先使用深拷贝。 - **ROI 处理**：若 `IplImage` 设置了 ROI，转换后的 `cv::Mat` 仅包含 ROI 区域。需重置 ROI 再转换以获取完整图像： ```cpp cvResetImageROI(ipl_img); // 重置 ROI cv::Mat full_image = cv::Mat(ipl_img).clone(); ``` - **颜色空间**：OpenCV 默认使用 BGR 格式，若需 RGB 格式，需显式转换： ```cpp cv::cvtColor(mat_img, mat_img, cv::COLOR_BGR2RGB); ``` #### 5. **总结** - 浅拷贝：快速但需注意原数据生命周期。 - 深拷贝：安全独立，适合长期使用。 - 推荐优先使用 `cv::Mat` 以简化内存管理。