opencv中Mat、CvMat和IplImage的相互转化

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中的函数相似），似乎在某种程度上可以取代IplImage类型。

1、四者关系：

1）.CvMat(CvMat is now obsolete, consider using Mat instead)不建议用；

2）. 派生关系：CvArr -> CvMat -> IplImage

3）. Mat是C++接口，和IplImage有所不同。

2. 相互转换

1). Mat与IplImage相互转换

IplImage* src;

某文章说，转换应该是Mat m(src); 而这不会复制内容，真正能复制内容的是：

Mat -> IplImage:

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Mat m;

IplImage* transIplimage = cvCloneImage(&(IplImage) m);

IplImage -> Mat

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IplImage* transIplImage;

Mat m = cvarrToMat(transIplImage,true);

2). CvMat与IplImage相互转换

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IplImage* transIplImage;

CvMat* cvmat;

cvGetMat(transIplImage,cvmat);

cvGetImage(cvmat,transIplImage);

3. (多通道)Mat, IplImage, CvMat的元素获取

单通道的网上很多，这里只写多通道：

1). IplImage

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//i is the index of rows

//j is the index of cols

//c is the index of channel

((uchar*)pImg->imageData+i*pImg->widthStep)[j*3+c]

CV_IMAGE_ELEM(pImg,uchar,i,3*j+c)

2 ).Mat

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Mat m;

int h = m.rows; int w = m.cols;

int nc = m.channels();

for (int i = 0;i<h;i++)

{

for(int j = 0;j<w;j++)

{

Vec3b& elem = m.at<Vec3b>(i,j);

for (int c = 0; c<nc; c++)

{

uchar uc = elem[c] ;//Mat(i,j) of channel c

}

}

}

3). CvMat

CV_MAT_ELEM(cvmat,uchar,i,3*j+c)

4. 验证获取元素代码（Mat转IplImage）

此代码只用于验证多通道元素获取没有错误，具体用的时候最好还是用opencv直接给的吧（见第3小节）

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IplImage* cvcvt_mat2IplImage(Mat m)

{

int h = m.rows; int w = m.cols;

int nc = m.channels();

IplImage* pImg = cvCreateImage(cvSize(w,h),8,nc);

for (int i = 0;i<h;i++)

{

for(int j = 0;j<w;j++)

{

Vec3b& elem = m.at<Vec3b>(i,j);

for (int c = 0; c<nc; c++)

{

//以下两种都可以

//((uchar*)pImg->imageData+i*pImg->widthStep)[j*3+c] = elem[c];

CV_IMAGE_ELEM(pImg,uchar,i,3*j+c) = elem[c];

}

}

}

return pImg;

}