iplimage

#include <stdio.h> #include <time.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> int main( int argc, char** argv ) { //声明IplImage指针 IplImage* pFrame = NULL; //pFrame为视频截取的一帧 IplImage* pFrame1 = NULL; //第一帧 IplImage* pFrame2 = NULL;//第二帧 IplImage* pFrame3 = NULL;//第三帧 IplImage* pFrImg = NULL; //pFrImg为当前帧的灰度图 IplImage* pBkImg = NULL; //pBkImg为当前背景的灰度图 IplImage* pBkImgTran = NULL;//pBkImgTran为当前背景处理过的图像 IplImage* pFrImgTran = NULL;//pFrImgTran为当前背景处理过的图像 CvMat* pFrameMat = NULL; //pFrameMat为当前灰度矩阵 CvMat* pFrMat = NULL; //pFrMat为当前前景图矩阵，当前帧减去背景图 CvMat* bg1 = NULL; CvMat* bg2 = NULL;

做个标记，今天调bug,最后坑在这里了，墓志铭啊！ IplImage转Cvmat IplImage* src = cvLoadImage（"src.jpg",0）;//load 一个图像，顺便gary掉 CvMat* target=cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32SC1);//目标矩阵 cvConvert(src,target);//功能函数 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Cvmat *target;//目标矩阵 mat=cvGetmat(src,target);//蛋疼 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Cvmat转IplImage IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(target),8,1);//单通道八位图（32位图） cvGetImage(target,img);//功能函数 cvSaveImage("img.jpg",img);//保存图像 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

1 opencv中的几种常见的图像类型 opencv中，几种常见的图像类型有： IplImage，Mat，CvMat，CvArr CvArr ： 老版本的结构了。是一个抽象基类，在函数原型中，常见到CvArr（CvArr*），这就允许吧CvMar* 或者IplImage* 传递到程序或函数参数中了。 CvMat ： 矩阵结构， IplImage ： 是较老版本的一种类型了，对图像进行”编码“的基本结构。这些图像可能是灰度，彩色，4通道的（RGB+ alpha），其中，每个通道可以包含任意的整数或浮点数。 Mat： 新版本中的强大的一个图像容器，是和Matlab中的函数对应的。 基本上讲 Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。 2 opencv中存储图像类型转换 （1）将IplImage类型转换到Mat类型 Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 默认情况下，新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后

IplImage, CvMat, Mat 的关系 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。 1. IplImage opencv中的图像信息头，该结构体定义： 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: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F

直方图均衡化的作用是图像增强。 有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。 第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数。 第二个问题。累积分布函数具有一些好的性质，那么如何运用累积分布函数使得直方图均衡化？比较概率分布函数和累积分布函数，前者的二维图像是参差不齐的，后者是单调递增的。直方图均衡化过程中，映射方法是 其中，n是图像中像素的总和， 是当前灰度级的像素个数，L是图像中可能的灰度级总数。 来看看通过上述公式怎样实现的拉伸。假设有如下图像： 得图像的统计信息如下图所示，并根据统计信息完成灰度值映射： 映射后的图像如下所示： 以上就是直方图映射均衡化的步骤，当然还有一些基于此的更优算法，比如Photoshop中的方法，在此就不一一列举了，大同小异。 下附源码： // HistogramGrayEqualizeHist.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //

分配图像空间: IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels); size: cvSize(width,height); depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F,IPL_DEPTH_64F channels: 1, 2, 3 or 4. 注意数据为交叉存取.彩色图像的数据编排为b0 g0 r0 b1 g1 r1 ... 举例: // 分配一个单通道字节图像 IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); // 分配一个三通道浮点图像 IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3); 释放图像空间: IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); cvReleaseImage(&img); 复制图像: IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); IplImage*

IplImage： 在OpenCV中IplImage是表示一个图像的结构体，也是从OpenCV1.0到目前最为重要的一个结构； 在之前的图像表示用IplImage，而且之前的OpenCV是用C语言编写的，提供的接口也是C语言接口； 需要开发者自己分配与管理内存 Mat： Mat是后来OpenCV封装的一个C++类，用来表示一个图像，和IplImage表示基本一致，但是Mat还添加了一些图像函数； 自动分配孽畜，不存在内存泄漏的问题 在OpenCV中， IplImage 与 Mat是可以相互转换的； IplImage 转 Mat: cv::Mat * pmatImage = new cv:Mat( IplImage, 0 ): //第二个参数表示不进行像素数据copy； Mat 转 IplImage: IplImage limage = IplImage ( matImage );//不进行数据copy； Mat对象的构造函数 1、Mat::Mat() 无参数构造方法； 2、Mat::Mat(int rows, int cols, int type) 创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像； 3、Mat::Mat(Size size, int type) 创建大小为 size，类型为 type 的图像； 4、Mat::Mat(int rows, int