opencv中数据间的转换

CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换（总结而来） 

 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); 转换完后调用需要加&  例如：   Mat depthf  (Size(640,480),CV_8UC1); IplImage depth= IplImage(depthf);  cvShowImage("depth",&depth);  

B.Mat -> CvMat 

与IplImage的转换类似，不复制数据，只创建矩阵头。

 例： //假设Mat类型的imgMat图像数据存在 CvMat cvMat = imgMat;  

二、CvMat类型与IplImage类型：“图像”类型 
在openCV中，Mat类型与CvMat和IplImage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。 
补充：IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即
CvArr->CvMat->IplImage 

 CvArr用作函数的参数，无论传入的是CvMat或IplImage，内部都是按CvMat处理。

 1.CvMat 

A.CvMat->IplImage 
IplImage*img=cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1); cvGetImage(matI,img); cvSaveImage("rice1.bmp",img); IplImage创建的常用表示法： 
IplImage*depth=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);  
B.CvMat->Mat 
与IplImage的转换类似，可以选择是否复制数据。 Mat::Mat(const CvMat* m,bool copyData=false); 
在openCV中，没有向量（vector）的数据结构。任何时候，但我们要表示向量时，用矩阵数据表示即可。 
但是，CvMat类型与我们在线性代数课程上学的向量概念相比，更抽象，比如CvMat的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，比如，下面创建一个二维数据矩阵： 
CvMat* cvCreatMat(int rows,int cols,int type); 

这里的type可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。这样我们便可以在一个CvMat矩阵上表示丰富多彩的图像了。  

2.IplImage 

在类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。 
IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。在普通的矩阵类型当中，通常深度和通道数被同时表示，如用32位
表示RGB+Alpha.但是，在图像处理中，我们往往将深度与通道数分开处理，这样做是OpenCV对图像表示的一种优化方案。 

IplImage的对图像的另一种优化是变量origin----原点。

在计算机视觉处理上，一个重要的不便是对原点的定义不清楚，图像来源，编码格式，甚至操作系统都会对原地的选取产生影响。为了弥补这一点，openCV允许用户定义自己的原点设置。取值0表示原点位于图片左上角，1表示左下角。 

dataOrder参数定义数据的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE两种取值，前者便是对于像素，不同的通道的数据交叉排列，后者表示所有通道按顺序平行排列。 
IplImage类型的所有额外变量都是对“图像”的表示与计算能力的优化。 A.IplImage ->Mat 
IplImage*pImg=cvLoadImage("lena.jpg"); 
Mat img(pImg,0);//0是不複製影像，也就是pImg與img的data共用同個記憶體位置，header各自有 B.IplImage->CvMat 
法1：CvMat mathdr,*mat=cvGetMat(img,&mathdr); 
法2：CvMat*mat=cvCreateMat(img->height,img->width,CV_64FC3); cvConvert(img,mat); C.IplImage*->BYTE* 
BYTE* data=img->imageData;  

CvMat和IplImage创建时的一个小区别：（需要补充） 1、建立矩阵时，第一个参数为行数，第二个参数为列数。 CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols, int type); 

2、建立图像时，CvSize第一个参数为宽度，即列数；第二个参数为高度，即行数。这 个和CvMat矩阵正好相反。 

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels); CvSize cvSize(int width, int height); 注意大小写 一个表示类 一个表示函数 

IplImage内部buffer每行是按4字节对齐的，CvMat没有这个限制 

cvCreateImage百科补充 
cvCreateImage是openCV中的一个函数。OpenCV是Intel公司支持的开放计算机视觉库。 
cvCreateImage： 创建头并分配数据 
IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); 参数说明： size 图像宽、高. 
depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一： IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型 IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型  IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型 IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型  IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型  IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels： 
每个元素（像素）通道数.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的，例如通常的彩色图