IpIImage -> CvMat 转换方法

Ipl转为CvMat 一般为这两种方法：

1：

/*cvGetMat*/

CvMat matheader;

CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader);

2：

/*cvConvert*/

CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3);

cvConvert(img, mat)

不过经过测试，感觉cvGetMat并不好用，因为需要多一步初始化matheader的步骤。麻烦。所以推荐方法

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方法2测试如下图所示，

我们可以看到，如果声明不同的话——在cvCreateMat理，第三个参数:type,可以是任何预定义类型，预定义类型的结构如下：CV_<bit_depth> (S|U|F)C<number_of_channels>。于是，矩阵的元素可以是32位浮点型数据(CV_32FC1)，或者是无符号的8位三元组的整型数据(CV_8UC3)，或者是无数的其他类型的元素——那么mat的内部结构也就不同，从step来说，我的理解step是一行所占的内存空间，mat1是无符号3通道，即内部的数据类型应该是unsigned char，即占用1个字节每个单元，mat2则是float，4个字节每单元，也就是说mat2同等数据个数，其空间大小是mat1的四倍，这也正好由step验证。

从ipl这一端来看，ipl的imageData数据类型为unsigned char*，那么如果把数据转到mat2中的话，则要涉及到一个强制转换，unsigned char 转为 float，按照常识，一般都是以强转为0收尾。所以为了ipl转mat成功，将type声明为CV_8UC3是必须的。

三通道转换成功，便自然想到一通道的灰度图转换。

其代码如下：实验证明，这是成功的。

void ReadIpl2Mat()

{

	int temp1, temp2;

	int row, col;

	IplImage *img = cvLoadImage("11.jpg",1);

	IplImage *pImgGray = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, 1);

	uchar *pImg, *pMat;

	CvMat *mat1;

	cvCvtColor(img, pImgGray, CV_BGR2GRAY);

	mat1 = cvCreateMat(pImgGray->height, pImgGray->width, CV_8UC1);

	cvConvert(pImgGray, mat1);	

	for ( row=0; row<mat1->rows; row++)

	{

		pImg = (char*)(pImgGray->imageData + row*pImgGray->widthStep);

		pMat = (char*)(mat1->data.ptr + row*mat1->step);

		for(col=0; col<mat1->cols; col++)

		{

			temp2 = *(pImg+col);

			temp1 = *(pMat+col);

		}

	}

}

巴特西

IpIImage -> CvMat 转换方法

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