OpenCV中cv::Mat字節對齊方法

使用OpenCV過程中，cv::Mat比IplImage更容易操作，也符合C++使用者的習慣。但是一般Mat的數據並不是字節對齊的，對於需要字節對齊數據的函數（比如控件上的位圖顯示）來說，就會產生相應的問題。下面介紹將Mat數據轉換為字節對齊的uchar數據的方法，以三通道圖像為例，代碼如下：

 

//  這里 frame 為三通道圖像
        cv::Mat roiImg;
        frame.rowRange(frame.rows/2, frame.rows).
              colRange(frame.cols/4, frame.cols*3/4).
              copyTo(roiImg); // 提取ROI區域

        int widthStep = (roiImg.cols*roiImg.elemSize()+3)/4*4; // 補齊行字節數，使它能夠被4整除    4字節對齊
        uchar *frameData = (uchar *)calloc(roiImg.rows*widthStep, sizeof(uchar)); // 申請內存
        memset(frameData, 0, roiImg.rows*widthStep);

// 逐一復制數據
        uchar *p1, *p2;
        for (int i = 0; i < roiImg.rows; i++)
        {
            p1 = roiImg.data + i*roiImg.cols*roiImg.channels();
            p2 =  frameData + i * widthStep;
            for (int j = 0; j < roiImg.cols; j++)
            {
                *(p2) = *(p1);
                *(p2+1) = *(p1+1);
                *(p2+2) = *(p1+2);
                p1 += 3;
                p2 += 3;
            }
        }

 

附加說明：

1、對應IplImage的cvLoadImage函數加載的圖片數據是字節對齊的，而直接將cv::Mat轉換為IplImage類型，並不會將字節對齊，只是加了個文件頭而已。

2、我在寫代碼的過程中，還發現另一個問題（與主題無關），提取ROI區域時，如果采用：

 

cv::Mat roiImg = frame(cv::Rect(10, 10, 50, 50));

這樣的拷貝為淺拷貝，對后續采用指針引用逐個復制數據的過程中，實際訪問的是原frame的數據。roiImg的許多參數都仍為frame的參數，並沒有相應的改變，容易引發錯誤。這里還是采用copyTo這樣的深拷貝比較穩妥。這是實驗過程中發現的問題，也困擾了我很長時間。記錄下來，以防下次出錯。