转: CvMat,Mat和IplImage之间的转化和拷贝

1、CvMat之间的复制

//注意:深拷贝 - 单独分配空间,两者相互独立
CvMat* a;
CvMat* b = cvCloneMat(a);   //copy a to b  

2、Mat之间的复制

//注意:浅拷贝 -  不复制数据只创建矩阵头,数据共享(更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用)
Mat a;
Mat b = a; //a "copy" to b
Mat c(a); //a "copy" to c

//注意:深拷贝
Mat a;
Mat b = a.clone(); //a copy to b
Mat c;
a.copyTo(c); //a copy to c

3、CvMat转Mat

//使用Mat的构造函数:Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);    默认情况下copyData为false
CvMat* a;
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝
Mat b(a);    //a "copy" to b
Mat b(a, false);    //a "copy" to b
Mat b = a;    //a "copy" to b

//注意:当将参数copyData设为true后,则为深拷贝(复制整个图像数据)
Mat b = Mat(a, true); //a copy to b

4、Mat转CvMat

//注意:浅拷贝
Mat a;
CvMat b = a; //a "copy" to b

//注意:深拷贝
Mat a;
CvMat *b;
CvMat temp = a; //转化为CvMat类型,而不是复制数据
cvCopy(&temp, b); //真正复制数据

==========IplImage与上述二者间的转化和拷贝===========

1、IplImage之间的复制
这个不赘述了,就是cvCopy与cvCloneImage使用区别,贴张网上的图:

2、IplImage转Mat

//使用Mat的构造函数:Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);    默认情况下copyData为false
IplImage* srcImg = cvLoadImage("Lena.jpg");
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝
Mat M(srcImg);
Mat M(srcImg, false);
Mat M = srcImg;

//注意:当将参数copyData设为true后,则为深拷贝(复制整个图像数据)
Mat M(srcImg, true);

3、Mat转IplImage

//注意:浅拷贝 - 同样只是创建图像头,而没有复制数据
Mat M;
IplImage img = M;
IplImage img = IplImage(M);
//深拷贝
cv::Mat img2;
IplImage imgTmp = img2;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);

4、IplImage转CvMat

//法一:cvGetMat函数
IplImage* img;
CvMat temp;
CvMat* mat = cvGetMat(img, &temp);    //深拷贝
//法二:cvConvert函数
CvMat *mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3);    //注意height和width的顺序
cvConvert(img, mat);    //深拷贝

5、CvMat转IplImage

//法一:cvGetImage函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvGetImage(&M, img);    //深拷贝:函数返回img
//也可写成
CvMat M;
IplImage* img = cvGetImage(&M, cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels()));
//法二:cvConvert函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImage(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvConvert(&M, img);    //深拷贝
时间: 2024-08-26 07:27:04

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原文地址: http://blog.csdn.net/holybin/article/details/17711013 在OpenCV中Mat.CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像. IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage,Mat类型则是C++版本的矩阵类型(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). 其中Mat类型侧重于计算,数学性较高,Ope

CvMat、Mat、IplImage之间的转换详解及实例

见原博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101obhm.html OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数.初学者应该掌握并熟练应用.但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进. 1.初始化矩阵: 方式一.逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 ); cvZ

opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

openCV学习笔记(9)Mat与IplImage,CvMat类型之间转换

opencv中图像数据容器一般有Mat,cvMat和IplImage.我们在平常的代码中,由于不同的函数的参数类型不一致,经常需要转换这三者之间的相互转化.网上有大量的杂七杂八的资料,望结合实际而用之. 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,所以Mat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

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(看到的一篇非常好的文章,讲opencv内部类之间的关系的.) opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种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.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似

图像处理之opencv---mat、cvmat、IplImage之间的转换

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

opencv基础知识------IplImage, CvMat, Mat 的关系和相互转换

Mat,cvMat和IplImage这三种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.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.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. 一.

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