能够将 Mat 对象用作 IplImage 对象的最佳方法是啥，反之亦然？

Posted 2023-02-16

【中文标题】能够将 Mat 对象用作 IplImage 对象的最佳方法是啥，反之亦然？

【英文标题】：What is the best way to be able to use Mat object as IplImage object and vice versa?能够将 Mat 对象用作 IplImage 对象的最佳方法是什么，反之亦然？

【发布时间】：2012-06-02 16:12:44

【问题描述】：

我对在 OpenCV 中使用 Mat 和 IplImage 对象感到非常困惑。我在这里阅读了很多问题和答案，但这两种类型我仍然遇到麻烦。

很多时候，我需要将它们相互转换，这让我在这些转换中迷失了方向。我知道和使用的函数有时会使用 IplImage 对象，有时会使用 Mat 对象。

例如，“cvThreshold”方法采用 IplImages，“threshold”方法采用 Mat 对象，这里没有问题，但“cvSmooth”方法仅适用于 IplImages，我找不到 Mat 对象的专用方法（有吗？） ，然后我不情愿地将Mat转换为IplImage，然后在“cvSmooth”中使用，然后再次转换为Mat。此时，如何将 Mat 对象与 cvSmooth 一起使用？我确信这不是处理此问题的正常方法，并且有更好的方法。也许我在理解这些类型时遗漏了一些东西。

你能帮我解决这个问题吗？

【参考方案1】：

致电cvSmooth:

void callCvSmooth(cv::Mat srcmtx, cv::Mat dstmtx, int smooth_type,
      int param1, int param2, double param3, double param4 )

   IplImage src = srcmtx;
   IplImage dst = dstmtx;
   cvSmooth( &src, &dst, smooth_type, param1, param2, param3, param4 );

但是，如果您查看 cvSmooth 实现，您会很容易找到 C++ 类似物：

CV_IMPL void
cvSmooth( const void* srcarr, void* dstarr, int smooth_type,
          int param1, int param2, double param3, double param4 )

    cv::Mat src = cv::cvarrToMat(srcarr), dst0 = cv::cvarrToMat(dstarr), dst = dst0;

    CV_Assert( dst.size() == src.size() &&
        (smooth_type == CV_BLUR_NO_SCALE || dst.type() == src.type()) );

    if( param2 <= 0 )
        param2 = param1;

    if( smooth_type == CV_BLUR || smooth_type == CV_BLUR_NO_SCALE )
        cv::boxFilter( src, dst, dst.depth(), cv::Size(param1, param2), cv::Point(-1,-1),
            smooth_type == CV_BLUR, cv::BORDER_REPLICATE );
    else if( smooth_type == CV_GAUSSIAN )
        cv::GaussianBlur( src, dst, cv::Size(param1, param2), param3, param4, cv::BORDER_REPLICATE );
    else if( smooth_type == CV_MEDIAN )
        cv::medianBlur( src, dst, param1 );
    else
        cv::bilateralFilter( src, dst, param1, param3, param4, cv::BORDER_REPLICATE );

    if( dst.data != dst0.data )
        CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "The destination image does not have the proper type" );

【参考方案2】：

坚持两者之一。 cv::Mat 是 C++ 的方式。该类具有引用计数机制并处理所有垃圾收集过程。每个 cv* 函数在 C++（主要是 IMO）中都有一个对应的 cv::* 版本。

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对于 cvSmooth 等效项，您可以使用 cv::GaussianBlur(..) 或 cv::medianBlur(..) 或 cv::blur(..)。有很多变化。最好一如既往地查阅文档。 cvSmooth(..) 只是分成了不同的功能。