OpenCV入门教程：CvMat详解与使用示例

"本文主要介绍了OpenCV库中的CvMat数据结构及其在处理图像和矩阵操作中的使用方法。包括如何初始化矩阵，IplImage到CvMat的转换，以及对CvMat的各种操作，如修改矩阵形状和计算色彩距离等。CvMat是OpenCV的基础，理解并熟练掌握其用法对于深入学习OpenCV至关重要。" OpenCV中的CvMat是一个二维数组，用于存储图像数据或其他数值数组。它是OpenCV早期版本中的核心数据结构，用于表示图像和矩阵。CvMat有多种初始化方法，可以根据需求选择合适的。 1. 初始化矩阵： - **方式一**：逐点赋值。通过`cvCreateMat`创建一个空矩阵，然后使用`cvZero`清零，再利用`cvmSet`逐个设置元素值。最后释放内存时需调用`cvReleaseMat`。 - **方式二**：连接现有数组。直接将已有的double数组与CvMat关联，无需`cvReleaseMat`，因为数据存储在原始数组中。 2. IplImage到CvMat的转换： - **方式一**：使用`cvGetMat`。此方法可以获取IplImage结构体中对应的CvMat指针，但不复制数据，适用于直接操作IplImage的内部数据。 - **方式二**：使用`cvConvert`。这个函数会创建一个新的CvMat，并将IplImage中的数据拷贝过去，适合于需要独立副本的情况。 3. cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat： - 使用`cvGetMat`，如果输入的不是CvMat，需要通过`cvGetMat`检查并转换。如果存在通道索引（coi）不为0，则表示错误，应返回。 4. 图像直接操作与CvMat的直接操作： 对于CvMat，可以直接访问其元素，例如使用`mat->data.ptr[i * mat->step + j]`访问(i,j)位置的元素。CvMat的步长（step）用于计算跨行移动的字节数。 5. 间接访问cvMat： 可以通过指针和索引来间接访问CvMat的元素，这在处理大型矩阵时可以提高效率。 6. 修改矩阵的形状——cvReshape的操作： `cvReshape`函数可以改变CvMat的行数和列数，保持总元素数量不变。这对于处理不同尺寸的图像块或矩阵变换非常有用。 7. 计算色彩距离： 在OpenCV中，可以使用各种距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来计算像素之间的颜色差异。这通常涉及对CvMat的元素进行操作。 CvMat虽然在新版本的OpenCV中被更先进的数据结构如`cv::Mat`取代，但对于了解OpenCV的底层工作原理和历史背景，学习CvMat仍然是必要的。同时，熟悉CvMat的用法有助于理解和移植旧代码，或者在某些特定场景下，如兼容旧版本库或优化性能时，仍然会有其用途。