【视频开发】CximageMat 、CximagelplImage 以及 lplImageMat的转换、像素位深度

1.传统的lplImage * -------> Mat格式
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);  

Mat mtx(img); //  IplImage* ->Mat 共享数据


2、Mat  -----> IplImage：

（1）将Mat类型转换到 IplImage *类型

Mat   image1;  

IplImage  *image2 = (&(IplImage)image1);  //同样只是创建图像头，而没有复制数据。

cvsaveimage("c:\\image2.jpg",image2);//保存下来

（2）将Mat类型转换到 IplImage类型

只是创建图像头，而没有复制数据。

例：

IplImage ipl_img = img; // Mat -> IplImage

3、将CvMat类型转换为Mat类型
与IplImage的转换类似，可以选择是否复制数据。

Mat b = Mat（const CvMat* a， true）；

//使用Mat的构造函数：Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);    默认情况下copyData为false
CvMat* a;
//注意：以下三种效果一致，均为浅拷贝
Mat b(a);    //a "copy" to b
Mat b(a, false);    //a "copy" to b
Mat b = a;    //a "copy" to b

//注意：当将参数copyData设为true后，则为深拷贝（复制整个图像数据）
Mat b = Mat(a, true); //a copy to b

4、将Mat类型转换为CvMat类型
与IplImage的转换类似，不复制数据，只创建矩阵头。

例：// 假设Mat类型的imgMat图像数据存在

CvMat cvMat = imgMat; // Mat -> CvMat 

//注意：浅拷贝
Mat a;
CvMat b = a; //a "copy" to b

//注意：深拷贝
Mat a;
CvMat *b;
CvMat temp = a; //转化为CvMat类型，而不是复制数据
cvCopy(&temp, b); //真正复制数据 cvCopy使用前要先开辟内存空间

Mat之间的复制

//注意：浅拷贝 -  不复制数据只创建矩阵头，数据共享（更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用）
Mat a;
Mat b = a; //a "copy" to b
Mat c(a); //a "copy" to c

//注意：深拷贝
Mat a;
Mat b = a.clone(); //a copy to b
Mat c;
a.copyTo(c); //a copy to c

CvMat之间的复制

//注意：深拷贝 - 单独分配空间，两者相互独立  
CvMat* a;  
CvMat* b = cvCloneMat(a);   //copy a to b  

5、 （1）IplImage转Cvmat

   IplImage* src = cvLoadImage（"rice.bmp",0）;
   CvMat* mat=cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32SC1);

   cvConvert(src,mat);

或者：Cvmat matObj;

   * mat=cvGetmat(src,&matObj);

  （2）Cvmat转IplImage
    IplImage* pImg = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);   
    cvGetImage(matI,pImg);

     cvSaveImage("rice1.bmp",pImg);

4.1 IplImage与IplImage*

  IplImage* imgTemp = cvCreateImage(cvSize(s_size, s_size), 8, 3);

  IplImage temp = imgRGB.rowRange(rangeL, rangeR).colRange(valL, valR);
  cvResize(&temp, imgTemp);

5、CxImage 开源库与Opencv (Mat)互转

 //to Mat
CxImage img;
img.Load("C:\\f.jpg");
uint8_t *buf=NULL;
int32_t  len=0;
boolrs =img.Encode(buf,len,CXIMAGE_FORMAT_BMP);
cv::Mat temp2;
vector<uchar> buff2;
buff2.resize(len);
memcpy(&buff2[0],buf,len);
temp2= cv::imdecode(buff2,1); delete []buf; //要释放buf，这个buf在函数里分配了内存



cv::imshow("111",temp2);
cv::waitKey();

//to Cximage
vector<uchar> buff;
cv::imencode(".bmp",temp2,buff);
CxImage img2(&buff[0],buff.size(),CXIMAGE_FORMAT_BMP);
img2.Blt(GetDlgItem(IDC_STATIC_P)->GetDC()->GetSafeHdc());

6、OpenCV2CXimage.h

[cpp]  view plain  copy  print ?

1. #pragma once     
2. /*  
3. * 类说明：OpenCV图像与CXimage图像互转  
4. * 用于OpenCV的图像与CXimage图像格式互转进行封装。 OpenCV的图像位数必须是大等于8的整数倍，支持BMP，JPG图像格式；CXimage的图像位数可以是1、2、4、8、、24，支持BMP，JPG，TIF，PNG，GIF图像格式。  
5. */    
6.   
7. #include <stdio.h>  
8. #include "h/ximage.h"     
9. #include <opencv2/opencv.hpp>  
10. #pragma comment(lib,"lib/cximage.lib")  
11. #pragma comment(lib,"lib/Jpeg.lib")  
12. #pragma comment(lib,"lib/libpsd.lib")  
13. #pragma comment(lib,"lib/png.lib")  
14. #pragma comment(lib,"lib/zlib.lib")  
15. #pragma comment(lib,"lib/tiff.lib")  
16. #pragma comment(lib,"lib/jasper.lib")  
17. #pragma comment(lib,"lib/libdcr.lib")  
18. #pragma comment(lib,"lib/jbig.lib")    
19. #pragma comment(lib,"lib/mng.lib")    
20.   
21. using namespace cv;  
22. using namespace std;    
23.     
24. #include <opencv2/opencv.hpp>  
25.   
26. #ifdef _DEBUG     
27.     #pragma comment(lib, "opencv_core249d.lib")     
28.     #pragma comment(lib, "opencv_highgui249d.lib")     
29.     #pragma comment(lib, "opencv_imgproc249d.lib")     
30. #else     
31.     #pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")     
32.     #pragma comment(lib, "opencv_highgui249.lib")     
33.     #pragma comment(lib, "opencv_imgproc249.lib")     
34. #endif     
35.     
36. class OpenCV2CXimage    
37. {    
38. public:    
39.     OpenCV2CXimage(void);    
40.     ~OpenCV2CXimage(void);    
41.     
42.     /*  
43.     功能说明: 获取黑点标记的方式  
44.     参数说明:  cxImage 图像处理类  
45.     返回值: 黑点标记  
46.     */    
47.     static int OpenCV2CXimage::GetBlackColor(CxImage cxImage);    
48.     
49.     /*  
50.     功能说明: 获取白点标记的方式  
51.     参数说明:  cxImage 图像处理类  
52.     返回值: 黑点标记  
53.     */    
54.     static int OpenCV2CXimage::GetWhiteColor(CxImage cxImage);    
55.     
56.     /*  
57.     *功能说明：转换Cximage到IplImage(注：由于IplImage结构不支持图像像数非8位格式，所以强制转换成8位整数倍)  
58.     *参数说明：src，表示原始Cximage图像；dst，[out] 表示Opencv图像IplImage结构  
59.     *返回值：bool类型。true，表示成功；flase,表示失败。  
60.     */    
61.     bool Cximage2IplImage(CxImage *src,IplImage **dst);    
62.     
63.     /*  
64.     *功能说明：转换IplImage到Cximage  
65.     *参数说明：src，表示Opencv图像IplImage结构；dst，[out] 表示输出Cximage图像;nBpp,表示输出Cximage图像位数占多少位[一个像数占多少位](1,8,24);  
66.     *返回值：bool类型。true，表示成功；flase,表示失败。  
67.     */    
68.     bool IplImage2Cximage(IplImage *src,CxImage *dst,long nBpp=8);    
69.     
70.     /*  
71.     *功能说明：图象格式转换  
72.     *参数说明：src，表示输入Cximage图像；dst，[out] 表示输出Cximage图像；imagetype,表示图象类型  
73.     *返回值：bool类型。true，表示成功；flase,表示失败。  
74.     */    
75.     bool CxImageFormatConvert(CxImage *src,CxImage *dst,long imagetype = CXIMAGE_FORMAT_BMP);    
76.     
77. protected:    
78.     RGBQUAD *m_pPal;//调色版     
79.     int m_nPalatteCount;    
80. };    

OpenCV2CXimage.cpp

[cpp]  view plain  copy  print ?

1. #include "StdAfx.h"     
2. #include "OpenCV2CXimage.h"     
3. #include <map>     
4. using namespace std;    
5.     
6. OpenCV2CXimage::OpenCV2CXimage(void)    
7. {    
8.     m_pPal = NULL;    
9.     m_nPalatteCount = 0;    
10. }    
11.     
12. OpenCV2CXimage::~OpenCV2CXimage(void)    
13. {    
14.     if(m_pPal!=NULL)    
15.     {    
16.         delete []m_pPal;    
17.         m_pPal = NULL;    
18.     }    
19. }    
20.     
21. //函数名: GetBlackColor     
22. //功能:  获取黑点标记的方式     
23. //参数:  cxImage 图像处理类     
24. //返回值: 黑点标记     
25. int OpenCV2CXimage::GetBlackColor(CxImage cxImage)    
26. {    
27.     long i;    
28.     int iBlackFlag = 0;    
29.     RGBQUAD *pData = cxImage.GetPalette();    
30.     long nPaletteSize = cxImage.GetPaletteSize()/sizeof(RGBQUAD);    
31.     for(i=0;i<nPaletteSize;i++)    
32.     {    
33.         if(pData[i].rgbBlue==0 && pData[i].rgbGreen==0 && pData[i].rgbRed==0)    
34.         {    
35.             iBlackFlag = i;    
36.             break;    
37.         }    
38.     }    
39.     return iBlackFlag;    
40. }    
41.     
42. //函数名: GetWhiteColor     
43. //功能:  获取白点标记的方式     
44. //参数:  cxImage 图像处理类     
45. //返回值: 黑点标记     
46. int OpenCV2CXimage::GetWhiteColor(CxImage cxImage)    
47. {    
48.     long i;    
49.     int iWhiteFlag = 255;    
50.     RGBQUAD *pData = cxImage.GetPalette();    
51.     long nPaletteSize = cxImage.GetPaletteSize()/sizeof(RGBQUAD);    
52.     for(i=0;i<nPaletteSize;i++)    
53.     {    
54.         if(pData[i].rgbBlue==255 && pData[i].rgbGreen==255 && pData[i].rgbRed==255)    
55.         {    
56.             iWhiteFlag = i;    
57.             break;    
58.         }    
59.     }    
60.     return iWhiteFlag;    
61. }    
62.     
63. /*  
64. *功能说明：转换Cximage到IplImage  
65. *参数说明：src，表示原始Cximage图像；dst，[out] 表示Opencv图像IplImage结构  
66. *返回值：bool类型。true，表示成功；flase,表示失败。  
67. */    
68. bool OpenCV2CXimage::Cximage2IplImage(CxImage *src,IplImage **dst)    
69. {    
70.     bool bRet = true;    
71.     if(!src || !src->IsValid())    
72.     {    
73.         bRet = false;    
74.         return bRet;    
75.     }    
76.     m_nPalatteCount = src->GetPaletteSize()/sizeof(RGBQUAD);;    
77.     m_pPal = src->GetPalette();    
78.     int iBackColor = GetBlackColor(*src);    
79.     long i = 0,j = 0;    
80.     long nImageWidth = 0,nImageHeight = 0;    
81.     nImageWidth = src->GetWidth();    
82.     nImageHeight = src->GetHeight();    
83.     long nBitCunt = src->GetBpp();    
84.     if(nBitCunt<=1)    
85.     {    
86.         *dst = cvCreateImage(cvSize(nImageWidth,nImageHeight),IPL_DEPTH_8U,1);     
87.         cvZero(*dst);    
88.         //转换Cximage to IplImage     
89.         for(j=0;j<nImageHeight;j++)    
90.         {    
91.             for(i=0;i<nImageWidth;i++)    
92.             {    
93.                 if(src->GetPixelIndex(i,j)==iBackColor)    
94.                 {    
95.                     CV_IMAGE_ELEM(*dst,uchar,nImageHeight-1-j,i) = 0;    
96.                 }    
97.                 else    
98.                 {    
99.                     CV_IMAGE_ELEM(*dst,uchar,nImageHeight-1-j,i) = 255;    
100.                 }    
101.             }    
102.         }    
103.     }    
104.     else if(nBitCunt<=8)    
105.     {    
106.         *dst = cvCreateImage(cvSize(nImageWidth,nImageHeight),IPL_DEPTH_8U,1);     
107.         cvZero(*dst);    
108.         //对应图像调色版与标准调色版的关系     
109.         map<int,int> mapPalatte;    
110.         RGBQUAD szSystemPal[256];    
111.         int k = 0;    
112.         for(k=0;k<256;k++)    
113.         {    
114.             szSystemPal[k].rgbBlue = k;    
115.             szSystemPal[k].rgbGreen = k;    
116.             szSystemPal[k].rgbRed = k;    
117.             szSystemPal[k].rgbReserved = 0;    
118.         }    
119.         int m = 0;    
120.         for(m=0;m<m_nPalatteCount;m++)    
121.         {    
122.             for(k=0;k<256;k++)    
123.             {    
124.                 if(m_pPal[m].rgbBlue==szSystemPal[k].rgbBlue && m_pPal[m].rgbGreen==szSystemPal[k].rgbGreen && m_pPal[m].rgbRed==szSystemPal[k].rgbRed)    
125.                 {    
126.                     mapPalatte.insert(make_pair(m,k));    
127.                     break;    
128.                 }    
129.             }    
130.         }    
131.         //////////////////////////////////////////////////////////////////////////     
132.     
133.         //转换Cximage to IplImage     
134.         map<int,int>::iterator iter;    
135.         BYTE btIndex = 0;    
136.         for(j=0;j<nImageHeight;j++)    
137.         {    
138.             for(i=0;i<nImageWidth;i++)    
139.             {    
140.                 btIndex = src->GetPixelIndex(i,j);    
141.                 iter = mapPalatte.find(btIndex);    
142.                 if(iter!=mapPalatte.end())    
143.                 {    
144.                     btIndex = iter->second;    
145.                 }    
146.                 CV_IMAGE_ELEM(*dst,uchar,nImageHeight-1-j,i) = btIndex;    
147.             }    
148.         }    
149.     }    
150.     else if(nBitCunt<=16)    
151.     {    
152.         *dst = cvCreateImage(cvSize(nImageWidth,nImageHeight),IPL_DEPTH_16U,1);     
153.         (*dst)->origin = 1;//底—左结构 (Windows bitmaps 风格)      
154.         cvZero(*dst);    
155.         //转换Cximage to IplImage     
156.         for(j=0;j<nImageHeight;j++)    
157.         {    
158.             for(i=0;i<nImageWidth;i++)    
159.             {    
160.                 BYTE *pSrc = src->GetBits(j) + 2*i;    
161.                 CV_IMAGE_ELEM(*dst,ushort,j,i) = (*pSrc) + (*(pSrc+1))*256;    
162.             }    
163.         }    
164.     }    
165.     else //24色     
166.     {    
167.         *dst = cvCreateImage(cvSize(nImageWidth,nImageHeight),IPL_DEPTH_8U,3);     
168.         (*dst)->origin = 1;//底—左结构 (Windows bitmaps 风格)      
169.         cvZero(*dst);    
170.         //转换Cximage to IplImag     
171.         memcpy((*dst)->imageData,src->GetBits(0),src->GetSize());    
172.     }    
173.     return bRet;    
174. }    
175.     
176. /*  
177. *功能说明：转换IplImage到Cximage  
178. *参数说明：src，表示Opencv图像IplImage结构；dst，[out] 表示输出Cximage图像;nBpp,表示输出Cximage图像位数占多少位[一个像数占多少位]  
179. *返回值：bool类型。true，表示成功；flase,表示失败。  
180. */    
181. bool OpenCV2CXimage::IplImage2Cximage(IplImage *src,CxImage *dst,long nBpp)    
182. {    
183.     bool bRet = true;    
184.     if(src==NULL || dst==NULL)    
185.     {    
186.         return false;    
187.     }    
188.     if(!(nBpp==1 || nBpp==8 || nBpp==24))    
189.     {    
190.         return false;    
191.     }    
192.     long i = 0,j = 0;    
193.     CvSize csImageSize = cvGetSize(src);    
194.     CxImage ciTmp;    
195.     ciTmp.Create(csImageSize.width,csImageSize.height,src->depth,CXIMAGE_FORMAT_BMP);   
196.     if(src->depth== IPL_DEPTH_8U)//灰度     
197.     {    
198.         ciTmp.SetStdPalette();    
199.         BYTE gray = 0;    
200.         for(j=0;j<csImageSize.height;j++)    
201.         {    
202.             for(i=0;i<csImageSize.width;i++)    
203.             {                  
204.                 gray = CV_IMAGE_ELEM(src,uchar,csImageSize.height-1-j,i);    
205.           
206.                 COLORREF color = 0;  
207.                 color |= gray;  
208.                 color |= gray << 8;  
209.                 color |= gray << 16;  
210.                 ciTmp.SetPixelColor(i,j,color);  
211.             }    
212.         }    
213.     }    
214.     else //彩色     
215.     {    
216.         //转换IplImag to Cximage     
217.         memcpy(ciTmp.GetBits(0),src->imageData,src->imageSize);    
218.     }    
219.     
220.     //转换成需要的目标图像     
221.     dst->Create(csImageSize.width,csImageSize.height,nBpp,CXIMAGE_FORMAT_BMP);    
222.     if(nBpp==ciTmp.GetBpp())    
223.     {    
224.         dst->Copy(ciTmp);    
225.         dst->Save("dst.bmp",CXIMAGE_FORMAT_BMP);  
226.     }    
227.     else    
228.     {    
229.         if(nBpp==1)//二值     
230.         {    
231.             //对应图像调色版与标准调色版的关系     
232.             map<int,int> mapPalatte;    
233.             RGBQUAD szSystemPal[256];    
234.             int k = 0;    
235.             for(k=0;k<256;k++)    
236.             {    
237.                 szSystemPal[k].rgbBlue = k;    
238.                 szSystemPal[k].rgbGreen = k;    
239.                 szSystemPal[k].rgbRed = k;    
240.                 szSystemPal[k].rgbReserved = 0;    
241.             }    
242.             int m = 0;    
243.             for(k=0;k<256;k++)    
244.             {    
245.                 for(m=0;m<m_nPalatteCount;m++)    
246.                 {    
247.                     if(m_pPal[m].rgbBlue==szSystemPal[k].rgbBlue && m_pPal[m].rgbGreen==szSystemPal[k].rgbGreen && m_pPal[m].rgbRed==szSystemPal[k].rgbRed)    
248.                     {    
249.                         mapPalatte.insert(make_pair(k,m));    
250.                         break;    
251.                     }    
252.                 }    
253.             }    
254.             //////////////////////////////////////////////////////////////////////////     
255.             byte btValue = 0;    
256.             map<int,int>::iterator iter;    
257.             long nImageWidth = 0;    
258.             long nImageHeight = 0;    
259.             if(ciTmp.GetBpp()>8)    
260.             {    
261.                 ciTmp.GrayScale();    
262.             }    
263.             if(m_nPalatteCount==2) //表示原始的图象为二值图象     
264.             {    
265.                 dst->SetPalette(m_pPal,m_nPalatteCount);    
266.                 btValue = 0;    
267.                 nImageWidth = ciTmp.GetWidth();    
268.                 nImageHeight = ciTmp.GetHeight();    
269.                 for(j=0;j<nImageHeight;j++)    
270.                 {    
271.                     for(i=0;i<nImageWidth;i++)    
272.                     {    
273.                         btValue = ciTmp.GetPixelIndex(i,j);    
274.                         iter = mapPalatte.find(btValue);    
275.                         if(iter!=mapPalatte.end())    
276.                         {    
277.                             btValue = iter->second;    
278.                         }    
279.                         dst->SetPixelIndex(i,j,btValue);    
280.                     }    
281.                 }    
282.             }    
283.             else    
284.             {    
285.                 ciTmp.Threshold(128);    
286.                 dst->Copy(ciTmp);    
287.             }    
288.         }    
289.         else if(nBpp==8)    
290.         {    
291.             //对应图像调色版与标准调色版的关系     
292.             map<int,int> mapPalatte;    
293.             RGBQUAD szSystemPal[256];    
294.             int k = 0;    
295.             for(k=0;k<256;k++)    
296.             {    
297.                 szSystemPal[k].rgbBlue = k;    
298.                 szSystemPal[k].rgbGreen = k;    
299.                 szSystemPal[k].rgbRed = k;    
300.                 szSystemPal[k].rgbReserved = 0;    
301.             }    
302.             int m = 0;    
303.             for(k=0;k<256;k++)    
304.             {    
305.                 for(m=0;m<m_nPalatteCount;m++)    
306.                 {    
307.                     if(m_pPal[m].rgbBlue==szSystemPal[k].rgbBlue && m_pPal[m].rgbGreen==szSystemPal[k].rgbGreen && m_pPal[m].rgbRed==szSystemPal[k].rgbRed)    
308.                     {    
309.                         mapPalatte.insert(make_pair(k,m));    
310.                         break;    
311.                     }    
312.                 }    
313.             }    
314.             //////////////////////////////////////////////////////////////////////////     
315.             byte btValue = 0;    
316.             map<int,int>::iterator iter;    
317.             long nImageWidth = 0;    
318.             long nImageHeight = 0;    
319.             if(ciTmp.GetBpp()!=8)    
320.             {    
321.                 ciTmp.GrayScale();    
322.             }    
323.             if(m_nPalatteCount==8) //表示原始的图象为灰度图象     
324.             {    
325.                 dst->SetPalette(m_pPal,m_nPalatteCount);    
326.                 btValue = 0;    
327.                 nImageWidth = ciTmp.GetWidth();    
328.                 nImageHeight = ciTmp.GetHeight();    
329.                 for(j=0;j<nImageHeight;j++)    
330.                 {    
331.                     for(i=0;i<nImageWidth;i++)    
332.                     {    
333.                         btValue = ciTmp.GetPixelIndex(i,j);    
334.                         iter = mapPalatte.find(btValue);    
335.                         if(iter!=mapPalatte.end())    
336.                         {    
337.                             btValue = iter->second;    
338.                         }    
339.                         dst->SetPixelIndex(i,j,btValue);    
340.                     }    
341.                 }    
342.             }    
343.             else    
344.             {    
345.                 dst->Copy(ciTmp);    
346.             }    
347.         }    
348.         else    
349.         {    
350.             if(ciTmp.GetBpp()==24)    
351.             {    
352.                 dst->Copy(ciTmp);    
353.             }    
354.             else    
355.             {    
356.                 byte btValue = 0;    
357.                 COLORREF clValue;    
358.                 map<int,int>::iterator iter;    
359.                 long nImageWidth = 0;    
360.                 long nImageHeight = 0;    
361.                 bRet = ciTmp.IncreaseBpp(24);    
362.                 dst->Copy(ciTmp);    
363.             }    
364.         }    
365.     }    
366.     return bRet;    
367. }    
368.     
369. //图象格式转换     
370. bool OpenCV2CXimage::CxImageFormatConvert(CxImage *src,CxImage *dst,long imagetype)    
371. {    
372.     bool bRet = true;    
373.     if(src==NULL || dst==NULL)    
374.     {    
375.         return false;    
376.     }    
377.     if(!(imagetype>0 && imagetype<=19))    
378.     {    
379.         return false;    
380.     }    
381.     if(src->GetType()==imagetype)    
382.     {    
383.         dst->Copy(*src);    
384.     }    
385.     else    
386.     {    
387.         dst->Create(src->GetWidth(),src->GetHeight(),src->GetBpp(),imagetype);    
388.         src->SetType(imagetype);    
389.         dst->Copy(*src);    
390.     }    
391.     return true;    
392. }    

main函数：

[cpp]  view plain  copy  print ?

1. // OpencvtoCximg.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。  
2. //  
3.   
4. #include "stdafx.h"  
5. #include "OpenCV2CXimage.h"  
6.   
7. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])  
8. {  
9. //  cvNamedWindow("img",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
10.     //Cximage--->IplImage  
11.     IplImage *img;  
12.     OpenCV2CXimage o2i;  
13.     CxImage cimg("gimg.bmp",CXIMAGE_FORMAT_BMP);  
14.     CxImage *cimg1 = new CxImage();  
15.     cimg1->Load("gimg.bmp",CXIMAGE_FORMAT_BMP);  
16.     o2i.Cximage2IplImage(cimg1 ,&img);  
17.     cvSaveImage("img.jpg",img);  
18.     //cvShowImage("img",img);  
19.     //cvWaitKey(0);  
20.   
21.     //IplImage-->Cximage   

[cpp]  view plain  copy  print ?

1. CxImage *cimg2 = new CxImage();  
2. IplImage *img1;  
3. img1=cvLoadImage("gimg.bmp",0);  
4. o2i.IplImage2Cximage(img1,cimg2,8);   
5. cimg2->Save("test2.bmp",CXIMAGE_FORMAT_BMP);  
6.   
7. //CxImage合并图片  
8. CxImage im1,im2,im3;    
9. int h1,w1,h2,w2,h3,w3,bpp;    
10. im1.Load("E:\\2.jpg");    
11. im2.Load("E:\\1.jpg");    
12.    h1=im1.GetHeight();    
13. w1=im1.GetWidth();    
14. h2=im2.GetHeight();    
15. w2=im2.GetWidth();    
16. h3=h1;    
17. w3=w1+w2;    
18. bpp=im1.GetBpp();    
19. im3.Create(w3,h3,bpp);    
20. im3.MixFrom(im1,0,0);    
21. im3.MixFrom(im2,w1,0);    
22. im3.Save("e:\\3.jpg",CXIMAGE_FORMAT_JPG);    
23.   
24. //用CxImage给图片加上文字水印  
25. CxImage imagesy;     
26. if( !imagesy.Load("E:\\1.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG))    
27. {     
28.     return TRUE;   
29. }    
30. if (imagesy.IsValid())    
31. {    
32.     CxImage::CXTEXTINFO  textword;    
33.     imagesy.InitTextInfo( &textword );    
34.   
35.     _stprintf( textword.lfont.lfFaceName,  _T("Times New Roman"));    
36.     textword.lfont.lfCharSet   =  GB2312_CHARSET  ;    
37.     textword.lfont.lfWeight    =  8 ;    
38.     textword.lfont.lfItalic    =  0 ;     
39.     textword.lfont.lfUnderline =  0 ;     
40.     textword.fcolor =  RGB( 255,255,160 );    
41.     textword.bcolor = RGB(   0, 80,160 );    
42.     textword.opaque =  1; //背景    
43.     textword.b_opacity = (float)(0)/(float)200.;  //透明度    
44.     textword.b_round   = (BYTE) 10 ; //四舍五入为背景矩形半径    
45.     textword.smooth    = (BYTE)1;  //平滑选项的文本    
46.     _stprintf( textword.text, _T("水印文字") );    
47.   
48.     imagesy.DrawStringEx(0,0,100,&textword);    
49.   
50.     imagesy.Save("e:\\z2_sy.jpg",CXIMAGE_FORMAT_JPG);    
51. }    
52. return 0;  

一.Mat基础（如果加了using namespace cv ,以下的cv:: 都可以省略）

在计算机内存中，数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中，数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵，它主要包含两部分：矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。

矩阵头主要包含，矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。

矩阵头的大小是一个常数，不会随着图像的大小而改变，但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变，通常数据量会很大，比矩阵头大几个数量级。这样，在图像复制和传递过程中，主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的。因此，OpenCV使用了引用次数，当进行图像复制和传递时，不再复制整个Mat数据，而只是复制矩阵头和指向像素矩阵的指针。例如： 

cv::Mat a ; //创建矩阵头 a = cv::imread( "f:\\psb.jpg" ); //读入图像 cv::Mat b = a ; //复制

 

上面的a，b有各自的矩阵头，但是其矩阵指针指向同一个矩阵，也就是其中任何一个改变了矩阵数据都会影响另外一个。

那么，多个Mat共用一个矩阵数据，最后谁来释放矩阵数据呢？

这就是引用计数的作用，当Mat对象每被复制一次时，就会将引用计数加1，而每销毁一个Mat对象（共用同一个矩阵数据）时引用计数会被减1，当引用计数为0时，矩阵数据会被清理。

上图是Mat对象a，b共用一个矩阵，故其引用计数refcount为2.

但是有些时候仍然会需要复制矩阵数据本身（不只是矩阵头和矩阵指针），这时候可以使用 clone 和copyTo方法。

cv::Mat c = a.clone();
cv::Mat d ;
a.copyTo(d);

 

上面代码中的c，d各自拥有自己的矩阵，改变自己的矩阵数据不会相互影响。

在使用Mat中，需要记住：

1. OpenCV中的内存分配是自动完成的（不是特别指定的话）
2. 使用OpenCV的C++ 接口时不需要考虑内存释放问题
3. Mat的赋值运算和拷贝构造函数只会拷贝矩阵头，仍然共同同一个矩阵
4. 如果要复制矩阵数据，可以使用clone和copyTo函数

2.Mat存储方法

Mat中矩阵的每个元素可以使 用不同的数据类型，最小的数据类型是char，占用一个字节或者8位，可以是有符号的（0到255）或者是无符号的（-127到127）。在RGB颜色空间中，使用三个char类型可以表示1600万中颜色，但在图像处理的过程中有可能会使用到float或者double来表示图像的像素。

Mat的创建

构造函数

cv::Mat img(2,2,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,255));

 

上述代码创建了一个2行2列的矩阵，矩阵 元素使用8位无符号char类型保存，具有3通道，每个像素的初始值是（0，0，255）
构造函数的前两个参数指定了矩阵的行和列
第三个参数指定矩阵元素的数据类型以及通道数，

四部分分别指定：元素的大小，是有符号还是无符号，数据类型以及通道数

最后一个参数，Scalar是short型的vector，提供矩阵的初始化。

Create方法

该方法 不能为矩阵设置初始值，只是在改变尺寸时为矩阵数据重新分配内存。使用方法：

img.create(4,4,CV_8UC(2));

创建了一个4行4列有2个通道的矩阵

 

MATLAB形式的初始化

cv::Mat e = cv::Mat::eye(4,4,CV_64F);
cv::Mat z = cv::Mat::ones(2,2,CV_32F);
cv::Mat o = cv::Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);

Mat e是4行4列的对角矩阵

Mat z是2行2列的单位矩阵

Mat o是3行3列的零矩阵

小矩阵的初始化

对于小矩阵可以使用逗号分割的初始化函数

Mat c =(Mat_<double>(3,3)<<1,2,3,0,-1,0,4,5,6);

3.Mat的输入输出

使用imread函数，向Mat对象中写入一个图像。

a = cv::imread("f:\\psb.jpg");//读入图像

imread的原型如下

cv::Mat imread(const string& filename,int flags=1)

filename指定要读取图像的位置

flags指定图像的颜色空间  

    flags > 0     3通道的彩色图像

     flags = 0     灰度图像

 
        flags < 0     不作改变 
    
 
   

也可以有以下的枚举值

 
    CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH、 
    CV_LOAD_IMAGE_COLOR、 
    CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 
    
 
   

 

使用imwrite函数，将Mat对象保存到指定的文件中。

imwrite的函数原型如下：

bool imwrite(const string& filename,InputArray img,constvector<int>& params=vector<int>())

filename，指定的文件

img  要保存的Mat对象

params 用来指定图像的保存编码方式。

使用filename的扩展名来指定图像的保存格式（.jpg  .png  .bmp），对于不同的图像保存类型，params是不同的值

• JPEG，params用来指定图像的质量（0到100），默认的是95.  CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY
• PNG，params用来指定图像的压缩级别（0到9），压缩级别越高图像占用的空间越小，保存图像所用的时间越久。默认值是3. CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION
• PPM,PGM,PBM，params是一个标记（0或者1），默认的是1.CV_IMWRITE_PXM_BINARY

imwrite只能保存8位（ 或者是16位无符号（CV_16UC）的PNG,JPEG200或者TIFF图像） 单通道或者三通道的图像， 如果要保存的不是这样的图片，可以使用convertTo或者cvtColor来进行转变。

下面代码展示了如果使用imwrite向文件中写入一个4通道的png图像

 
     
     
      
       
       [html]  
       view plain 
        copy 
        
        print 
       ? 
       
      
     
 #include <iostream>  
 
       #include <opencv2/core/core.hpp>  
 
       #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
 
         
 
       using namespace std;  
 
       using namespace cv;  
 
         
 
       Mat src;  
 
       Mat image;  
 
       string str = "./";  
 
         
 
       /*创建alpha表，整体偏红色，左上角到右下角呈现从完全透明到完全不透明变化趋势*/  
 
       void createAlphaMat(Mat &mat)  
 
       {  
 
           for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {  
 
               for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {  
 
                   Vec4b& rgba = mat.at<Vec4b>(i, j);  
 
                   rgba[0] = UCHAR_MAX;    //r分量一直最大，所以整体偏红  
 
                   rgba[1] = saturate_cast<uchar>((float (mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) * UCHAR_MAX);  
 
                   rgba[2] = saturate_cast<uchar>((float (mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) * UCHAR_MAX);  
 
                   rgba[3] = saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));  
 
               }  
 
           }  
 
       }  
 
         
 
       int main()  
 
       {  
 
           /*采用默认参数进行图片的保存*/  
 
           src = imread("test.jpg");  
 
           imwrite(str+"原图.jpg", src); //c版本中的保存图片为cvSaveImage()函数，c++版本中直接与matlab的相似，imwrite()函数。  
 
           imshow("src", src);  
 
           Rect rect(src.cols/4, src.rows/4, src.cols/2, src.rows/2);  
 
           image = src(rect);  
 
           imwrite(str+"截取原图中的一部分区域小图.jpg", image);  
 
           imshow("image", image);  
 
         
 
           /*采用自己设置的参数来保存图片*/  
 
           Mat mat(480, 640, CV_8UC4);  
 
           createAlphaMat(mat);  
 
           vector<int> compression_params;  
 
           compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);  
 
           compression_params.push_back(9);    //png格式下，默认的参数为3.  
 
           try {  
 
               imwrite("alpha.png", mat, compression_params);  
 
           }  
 
           catch (runtime_error& ex) {  
 
               fprintf(stderr, "Exception converting image to PNG format: %s\n", ex.what());  
 
               return 1;  
 
           }  
 
           fprintf(stdout, "Saved PNG file with alpha data.\n");  
 
         
 
           waitKey(0);  
 
           return 0;  
 
       }  
 
     
 
    
 生成的alpha表图像显示如下： 
      　　 
   

4.Mat的显示

OpenCV提供了用以窗口的形式显示图片的方法，代码如下：

[html]  view plain  copy  print ?

1. Mat img = imread("f:\psb.jpg");  
2. const string name ="Hu";  
3. namedWindow(name);  
4. imshow(name,img);  
5. waitKey();  

 

Mat矩阵中数据元素的地址计算公式： 

addr(Mi0,i1,…im-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1 + … + M.step[m-1] * im-1 。

其中 m = M.dims 是指M的维度

i. data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data).

ii. row: 行；col：列；rows：行数；cols：列数。

iii. dims :Mat所代表的矩阵的维度，如 3 * 4 的矩阵为 2 维，3 * 4 * 5 的为3维.

iv. channels：通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是 3 通道的，即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。但是opencv用imread（opencv读图的函数）读进来的图像，三通道存放顺序为B、G、R。

v. depth：深度，即每一个像素的位数(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位； 

vi. step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意 step1 (step / elemSize1)，M.step[m-1] 总是等于 elemSize，M.step1(i)返回的是第i维的步长，因此M.step1(m-1)总是等于 channels，m是M的维度；这里是解释步长step[k]的，步长也可以看作是与第k维的存储单位，在2维的矩阵中，因为存储是按照行的顺序存储的，整个矩阵存储为一个平面，所以第k=0维的步长也就是单位肯定就是一行所占的字节数；如果是3维的话，第0维是按照面为单位来存储的，第1维是按照行为单位来存储的，第2维是按照元素类型为单位存储的，每个元素类型是基本类型(即uchar,float,short等等)与通道数的乘积...；也就是基本数据类型与通道数组成元素，多个元素组成了行，多行组成了面，多个面组成了3维体，多个3维体 组成4维超体。。。以此类推，如此看来某一维的步长应该等于高一维的步长step*低一维的大小size 。

vii. elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小，如果是n通道，就是（n*数据类型）。如果Mat中的数据的数据类型是 CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize = 4；记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小，即 elemSize / channels 的大小。

像素位深度是指每个像素所用的位数(bit),像素位深度决定了彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R、G、B三个分量来表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24位，每个像素可以是224,即16777216〔千万级〕种颜色中的一种。在这个意义上， 往往把像素的位深度说成是图像深度。表示一个像素的位数越多，它能表达的颜色数目就越多， 而它的深度就越深。虽然像素位深度或图像深度可以很深，但由于设备本身的限制，加上人眼自身分辨率的局限，一般情况下，一味追求特别深的像素深度没有意义。因为，像素深度越深，数据量越大，所需要的传输带宽及存储空间就越大。相反，如果像素深度太浅，会影响图像的质量，图像看起来让人觉得很粗糙而不自然。

提示：假如像素位深度是8(bit),那么以虚线框中4个像素点而言，以4 :2:0格式为例，釆样总共为6个采样点(4个亮度分量加2个色度分量)，总共需要6×8=48比特，平均每个像素48/4=12比特，这就是为什么有些情况下4 :2:0采样格式也被称为“12比特每像素采样”的原因。