opencv数据间转换函数

在OpenCV这个强大的图像处理库中，数据转换是非常关键的，因为它允许开发者灵活地在不同的数据结构之间操作，以适应不同的计算需求和效率优化。本篇将详细介绍OpenCV中几种主要的数据类型之间的转换，包括CvArr、Mat、CvMat、IplImage以及BYTE之间的相互转换。 `Mat`类是OpenCV 2.0引入的新数据结构，它是一个多维的密集数组，适用于处理矩阵、向量、图像和直方图等多种数据。`Mat`类提供了方便的接口，如`imread()`用于读取图像，`imshow()`用于显示图像，以及`imwrite()`用于保存图像。`Mat`类的运算性能得到了优化，特别适合计算密集型任务。当从`CvMat`或`IplImage`转换到`Mat`时，可以显著提高处理速度。 1. `Mat`到`IplImage`的转换： 当需要将`Mat`对象转换为`IplImage`时，只需要创建一个新的`IplImage`头，但不会复制数据。例如： ```cpp Mat imgMat; //...加载或处理imgMat IplImage pImg = IplImage(imgMat); //显示图像时需传入&引用 cvShowImage("depth", &pImg); ``` 2. `Mat`到`CvMat`的转换： 类似地，`Mat`到`CvMat`的转换也只是创建一个矩阵头，不复制数据： ```cpp Mat imgMat; //...加载或处理imgMat CvMat cvMat = imgMat; ``` 3. `CvMat`到`IplImage`的转换： 使用`cvCreateImage()`创建`IplImage`对象，并通过`cvGetImage()`将`CvMat`转换过去： ```cpp CvMat* mat = ...; IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat), 8, 1); cvGetImage(mat, img); cvSaveImage("rice1.bmp", img); ``` 4. `IplImage`到`Mat`的转换： `Mat`构造函数可以接受`IplImage*`，可以选择是否复制数据： ```cpp IplImage* iplImg = ...; Mat mat(iplImg, true); // true表示复制数据 ``` 5. `CvMat`和`IplImage`的关系： `IplImage`是从`CvMat`派生的，它们都可以表示图像，但`Mat`更侧重于计算，而`CvMat`和`IplImage`则优化了图像处理操作。`CvArr`作为通用接口，可以接收`CvMat`或`IplImage`，内部会按照`CvMat`进行处理。 6. `IplImage`的特性： `IplImage`比`CvMat`多了深度（depth）和通道数（nChannels）的参数，这使得在图像处理中可以单独处理这两个属性。`origin`字段允许定义图像的原点位置，`dataOrder`则定义数据存储格式。 理解OpenCV中的这些数据类型转换对于高效利用OpenCV进行图像处理至关重要。根据具体任务的需求，选择合适的数据结构并进行适当的转换，可以提升程序的性能和灵活性。在处理图像时，合理地利用这些转换功能，可以更好地实现算法，优化代码执行效率。