原文出处: http://blog.csdn.net/ihadl/article/details/7403486
IplImage结构
由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理，因此在函数库中，最重要的结构体是IplImage结构。IplImage结构来源于Intel的另外一个函数库Intel Image Processing Library (IPL)，该函数库主要是针对图像处理。IplImage结构具体定义如下：
typedef struct _IplImage
{
int nSize; /* IplImage大小 */
int ID; /* 版本 (=0)*/
int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */
int depth; /* 像素的位深度，主要有以下支持格式： IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S,
IPL_DEPTH_32F 和IPL_DEPTH_64F */
char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
char channelSeq[4]; /* 同上 */
int dataOrder; /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道. 只有cvCreateImage可以创建交叉存取图像 */
int origin; /*图像原点位置： 0表示顶-左结构,1表示底-左结构 */
int align; /* 图像行排列方式 (4 or 8)，在 OpenCV 被忽略，使用 widthStep 代替 */
int width; /* 图像宽像素数 */
int height; /* 图像高像素数*/
struct _IplROI *roi; /* 图像感兴趣区域，当该值非空时，只对该区域进行处理 */
struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须为NULL */
void *imageId; /* 同上*/
struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
int imageSize; /* 图像数据大小(在交叉存取格式下ImageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */
int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 在 OpenCV 被忽略*/
int BorderConst[4]; /* 同上 */
char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
} IplImage;
IplImage结构体是整个OpenCV函数库的基础，在定义该结构变量时需要用到函数cvCreatImage，变量定义方法如下：
IplImage* src="/cvCreateImage"(cvSize(400,300), IPL_DEPTH_8U,3);
上句定义了一个IplImage指针变量src，图像的大小是400×300，图像颜色深度8位，3通道图像。
重要结构元素说明：
depth和nChannels
depth代表颜色深度，使用的是以下定义的宏,nChannels是通道数，为1,2,3或4。
depth的宏定义：
IPL_DEPTH_8U,无符号8bit整数(8u)
IPL_DEPTH_8S,有符号8bit整数(8s)
IPL_DEPTH_16S,有符号16bit整数(16s)
IPL_DEPTH_32S,有符号32bit整数(32s)
IPL_DEPTH_32F,32bit浮点数，单精度(32f)
IPL_DEPTH_64F,64bit浮点数，双精度(64f)
（注：这里的颜色深度是指单个通道的数据保存为的变量类型，例如RGB24格式的数据，通道数为3，颜色深度为IPL_DEPTH_8U）
origin和dataOrder
origin变量可以有两个取值：IPL_ORIGIN_TL或者IPL_ORIGIN_BL,分别代表图像坐标系原点在左上角或是左下角。相应的，在计算机视觉领域，一个重要的错误来源就是原点位置的定义不统一。例如，图像的来源不同，操作系统不同，视频解码codec不同，存储方式不同等等，都可以造成原点位置的变化。例如，你可能认为你正在从图像上面的脸部附近取样，但实际上你却在图像下方的裙子附近取样。最初时，就应该检查一下你的系统中图像的原点位置，这可以通过在图像上方画个形状等方式实现。
dataOrder的取值可以是IPL_DATA_ORDER_PIXEL或者IPL_DATA_ORDER_PLANE,这个成员变量定义了多通道图像数据存储时颜色数据的排列方式，如果是IPL_DATA_ORDER_PIXEL,通道颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列，如果是IPL_DATA_ORDER_PLANE，则每个通道的颜色值在一起，有几个通道，就有几个“颜色平面”。大多数情况下，通道颜色数据的排列是交错的。
widthStep与CvMat中的step类似，是以字节数计算的图像的宽度。成员变量imageData则保存了指向图像数据区首地址的指针。
最后还有一个重要参数roi(region of interest感兴趣的区域),这个参数是IplROI结构体类型的变量。IplROI结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量，其中xOffset,yOffset是x,y坐标，coi代表channel ofinterest(感兴趣的通道)。有时候，OpenCV图像函数不是作用于整个图像，而是作用于图像的某一个部分。这是，我们就可以使用roi成员变量了。如果IplImage变量中设置了roi，则OpenCV函数就会使用该roi变量。如果coi被设置成非零值，则对该图像的操作就只作用于被coi指定的通道上了。不幸的是，许多OpenCV函数忽略了coi的值。
访问图像中的数据
就象访问矩阵中元素一样，我们希望用最直接的办法访问图像中的数据，例如，如果我们有一个三通道HSV图像（HSV色彩属性模式是根据色彩的三个基本属性：色相H、饱和度S和明度V来确定颜色的一种方法）,我们要将每个点的饱和度和明度设置成255，则我们可以使用指针来遍历图像，请对比一下，与矩阵的遍历有何不同：
void sat_sv( IplImage* img ) {
for( int y=0; y<height; y++ ) {
uchar* ptr = (uchar*) (
img->imageData + y * img->widthStep
);
for( int x=0; x<width; x++ ) {
ptr[3*x+1] = 255;
ptr[3*x+2] = 255;
}
}
}
注意一下，3*x+1,3*x+2的方法，因为每一个点都有三个通道，所以这样设置。另外imageData成员的类型是uchar*，即字节指针类型，所以与CvMat的data指针类型(union)不同，而不需要象CvMat那样麻烦（还记得step/4,step/8的那种情形吗）。
roi和widthStep
roi和widthStep在实际工作中有很重要的作用，在很多情况下，使用它们会提高计算机视觉代码的执行速度。这是因为它们允许对图像的某一小部分进行操作，而不是对整个图像进行运算。在OpenCV中，所有的对图像操作的函数都支持roi,如果你想打开roi,可以使用函数cvSetImageROI(),并给函数传递一个矩形子窗口。而cvResetImageROI()是用于关闭roi的。
void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect);
void cvResetImageROI(IplImage* image);
注意，在程序中，一旦使用了roi做完相应的运算，就一定要用cvResetImageROI()来关闭roi,否则，其他操作执行时还会使用roi的定义。
经过多次试验，发现IplImage的使用有3种方式可以选择。
（1）iplImage = cvCreateImageHeader(cvSize(width,heigth),IPL_DEPTH_8U,1);
cvSetData(iplImage,pGrayBuffer,width*1);//第3个参数是行字节数
cvReleaseImageheader(&iplImage);
free(pGrayBuffer);//pGrayBuffer是程序里用来放灰度数据的空间，由calloc分配
（2）iplImage = cvCreateImage(cvSize(width,heigth),IPL_DEPTH_8U,1);
iplImage->imageData=pGrayBuffer;
iplImage->imageDataOrigin=pGrayBuffer;
cvReleaseImageheader(&iplImage);
free(pGrayBuffer);
(3)iplImage = cvCreateImage(cvSize(width,heigth),IPL_DEPTH_8U,1);
memcpy(iplImage->imageData,pGrayBuffer,iplImage->imageSize);
cvReleaseImage(&iplImage);
free(pGrayBuffer);
结论:这3种方式都正确，但推荐用第（1）种。总之，记住一点，如果imageData指向的空间是由cvCreateImage初始化的，那么用cvReleaseImage来释放；如果imageData指向的空间是后来用户指定的，那么用vReleaseImageheader(&iplImage);释放，并由用户自行释放分配的空间。
其实（1）cvSetData所做的事情和（2）中两句指针赋值类似。
如果分配和释放没搭配好，比如自行分配空间搭配上cvReleaseImage(&iplImage);就会出现“OpenCV ERROR: Unknown error code -49 (Deallocation error)”这类错误。
另外，补充一下，“利用cvCreateImage新建一个IplImage，之后一个个的对结构体的成员进行赋值”是非常多余
的，cvCreateImage就已经根据参数中的宽度，高度，通道数，颜色深度等信息对结构体的各个成员初始化了，不需要再手动的去赋值。这里要提一下char*imageDataOrigin;这个变量的说明是指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的，实际上初始化后的imageDataOrigin和imageData指向的是同一个地址。既然初始化成这样，我也没去改变它，没有产生什么影响。opencv论坛上sunlighta大侠的解释是：“预留数据接口吧！上面有这么一句话：IplImage结构来自于 Intel Image Processing Library（是其本身所具有的）。OpenCV 只支持其中的一个子集。”
注：linux下的内存对齐默认是4字节，可以通过以下语句进行修改：
#progma pack(n)
常用的五个函数(I/O)
1. 图像载入函数
函数cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的扩展名；iscolor是一个辅助参数项，可选正数、零和负数三种值，正数表示作为三通道图像载入，零表示该图像作为单通道图像，负数表示载入图像的通道数由图像文件自身决定。
2. 窗口定义函数
函数cvNamedWindow定义一个窗口，用于显示图像。其函数原型如下：
int cvNamedWindow( const char* name, unsigned long flags );
其中，name是窗口名，flags是窗口属性指标值，可以选择CV_WINDOW_AUTOSIZE和0两种值。CV_WINDOW_AUTOSIZE表示窗口尺寸与图像原始尺寸相同，0表示以固定的窗口尺寸显示图像。
3. 图像显示函数
函数cvShowImage是在指定的窗口中显示图像，其函数原型如下：
void cvShowImage( const char* name, const CvArr* image );
其中，name是窗口名称，image是图像类型指针，一般是IplImage指针。
4. 图像保存函数
函数cvSaveImage以指定的文件名保存IplImage类型的指针变量，其函数原型如下：
int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image );
其中，filename是图像保存路径和名称，image是IplImage指针变量。
5. 图像销毁函数
函数cvReleaseImage销毁已定义的IplImage指针变量，释放占用内存空间。其函数原型如下：
void cvReleaseImage( IplImage** image );
其中，image为已定义的IplImage指针。