Ipl轉為CvMat 一般為這兩種方法：

1：

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

2：

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

不過經過測試，感覺cvGetMat并不好用，因為需要多一步初始化matheader的步驟。麻煩。所以推薦方法

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方法2測試如下圖所示，

我們可以看到，如果聲明不同的話——在cvCreateMat理，第三個參數:type,可以是任何預定義類型，預定義類型的結構如下：CV_<bit_depth> (S|U|F)C<number_of_channels>。于是，矩陣的元素可以是32位浮點型數據(CV_32FC1)，或者是無符號的8位三元組的整型數據(CV_8UC3)，或者是無數的其他類型的元素——那么mat的內部結構也就不同，從step來說，我的理解step是一行所占的內存空間，mat1是無符號3通道，即內部的數據類型應該是unsigned char，即占用1個字節每個單元，mat2則是float，4個字節每單元，也就是說mat2同等數據個數，其空間大小是mat1的四倍，這也正好由step驗證。

從ipl這一端來看，ipl的imageData數據類型為unsigned char*，那么如果把數據轉到mat2中的話，則要涉及到一個強制轉換，unsigned char 轉為 float，按照常識，一般都是以強轉為0收尾。所以為了ipl轉mat成功，將type聲明為CV_8UC3是必須的。

三通道轉換成功，便自然想到一通道的灰度圖轉換。

其代碼如下：實驗證明，這是成功的。

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);}} }

　　

轉載于:https://www.cnblogs.com/OleNet/p/3201536.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的IpIImage - CvMat 转换方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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