OpenCV——Mat、CvMat、IplImage类型浅析

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OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage。

 

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。

关于Mat的数学方面的函数略过。

 

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。

       我们知道openCV是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系就像是java（C++？）中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr，这在源代码中会常见。

 

       关于CvMat：

其定义如下：

Cpp代码  

1. <span style="font-size: medium;">typedef struct CvMat  
2. {  
3.     int type;  
4.     int step;  
5.   
6.     /* for internal use only */  
7.     int* refcount;  
8.     int hdr_refcount;  
9.   
10.     union  
11.     {  
12.         uchar* ptr;  
13.         short* s;  
14.         int* i;  
15.         float* fl;  
16.         double* db;  
17.     } data;  
18.   
19. #ifdef __cplusplus  
20.     union  
21.     {  
22.         int rows;  
23.         int height;  
24.     };  
25.   
26.     union  
27.     {  
28.         int cols;  
29.         int width;  
30.     };  
31. #else  
32.     int rows;  
33.     int cols;  
34. #endif  
35.   
36. }  
37. CvMat;</span>  

 

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。

 

关于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。

其定义如下：

Cpp代码  

1. <span style="font-size: medium;">typedef struct _IplImage  
2. {  
3.     int  nSize;             /* sizeof(IplImage) */  
4.     int  ID;                /* version (=0)*/  
5.     int  nChannels;         /* Most of OpenCV functions support 1,2,3 or 4 channels */  
6.     int  alphaChannel;      /* Ignored by OpenCV */  
7.     int  depth;             /* Pixel depth in bits: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S, 
8.                                IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F are supported.  */  
9.     char colorModel[4];     /* Ignored by OpenCV */  
10.     char channelSeq[4];     /* ditto */  
11.     int  dataOrder;         /* 0 - interleaved color channels, 1 - separate color channels. 
12.                                cvCreateImage can only create interleaved images */  
13.     int  origin;            /* 0 - top-left origin, 
14.                                1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style).  */  
15.     int  align;             /* Alignment of image rows (4 or 8). 
16.                                OpenCV ignores it and uses widthStep instead.    */  
17.     int  width;             /* Image width in pixels.                           */  
18.     int  height;            /* Image height in pixels.                          */  
19.     struct _IplROI *roi;    /* Image ROI. If NULL, the whole image is selected. */  
20.     struct _IplImage *maskROI;      /* Must be NULL. */  
21.     void  *imageId;                 /* "           " */  
22.     struct _IplTileInfo *tileInfo;  /* "           " */  
23.     int  imageSize;         /* Image data size in bytes 
24.                                (==image->height*image->widthStep 
25.                                in case of interleaved data)*/  
26.     char *imageData;        /* Pointer to aligned image data.         */  
27.     int  widthStep;         /* Size of aligned image row in bytes.    */  
28.     int  BorderMode[4];     /* Ignored by OpenCV.                     */  
29.     int  BorderConst[4];    /* Ditto.                                 */  
30.     char *imageDataOrigin;  /* Pointer to very origin of image data 
31.                                (not necessarily aligned) - 
32.                                needed for correct deallocation */  
33. }  
34. IplImage;</span>  

  我们可以看到，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。