opencv2.1版本之前使用IplImage*數據結構來表示圖像，2.1之后的版本使用圖像容器Mat來存儲。IplImage結構體如下所示。
1 typedef struct _IplImage 2 { 3 int nSize; /* IplImage大小 */ 4 int ID; /* 版本 (=0)*/ 5 int nChannels; /* 大多數OPENCV函數支持1,2,3 或 4 個通道 */ 6 int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ 7 int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, 8 IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */ 9 char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */ 10 char channelSeq[4]; /* 同上 */ 11 int dataOrder; /* 0 - 交叉存取顏色通道, 1 - 分開的顏色通道. 12 cvCreateImage只能創建交叉存取圖像 */ 13 int origin; /* 0 - 頂—左結構, 14 1 - 底—左結構 (Windows bitmaps 風格) */ 15 int align; /* 圖像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */ 16 int width; /* 圖像寬像素數 */ 17 int height; /* 圖像高像素數*/ 18 struct _IplROI *roi;/* 圖像感興趣區域. 當該值非空只對該區域進行處理 */ 19 struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必須置NULL */ 20 void *imageId; /* 同上*/ 21 struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/ 22 int imageSize; /* 圖像數據大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），單位字節*/ 23 char *imageData; /* 指向排列的圖像數據 */ 24 int widthStep; /* 排列的圖像行大小，以字節為單位 */ 25 int BorderMode[4]; /* 邊際結束模式, 被OpenCV忽略 */ 26 int BorderConst[4]; /* 同上 */ 27 char *imageDataOrigin; /* 指針指向一個不同的圖像數據結構（不是必須排列的），是為了糾正圖像內存分配准備的 */ 28 } 29 IplImage;
1、使用指針遍歷圖像像素
（1）單通道字節型圖像像素訪問
1 /* 2 @author:CodingMengmeng 3 @theme:Read the image pixel values 4 @time:2017-3-16 11:27:31 5 @blog:http://www.cnblogs.com/codingmengmeng/ 6 */ 7 #include <cv.h> 8 #include <highgui.h> 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 int main(void) 12 { 13 IplImage* imgSrc = cvLoadImage("./inputData\\shuke1.jpg",0); 14 uchar* pixel = new uchar; 15 for (int i = 0; i < imgSrc->height; i++) 16 { 17 for (int j = 0; j < imgSrc->width; j++) 18 { 19 pixel = (uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep+j); 20 cout << "pixel=" <<(*pixel)+0<< endl;//+0隱式轉換為整型，否則會打印出字符 21 } 22 } 23 delete pixel;
24 return 0; 25 }
輸出結果是0-255灰度級的灰度值。
其中(uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep+j)的具體含義：
（a）imgSrc->imageData指向圖像第一行的首地址，i是指當前像素點所在的行,widthStep是指圖像每行所占的字節數；所以imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep表示該像素點所在行的首地址；j表示當前像素點所在列，所以imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep+j即表示該像素點的地址。而因為IplImage->ImageData 的默認類型是 char 類型，所以再對圖像像素值進行操作時，要使用強制類型轉換為unsigned char，再對其進行處理。否則，圖像像素值中，會有負值出現。
（b）widthStep表示存儲一行像素需要的字節數
一個m*n的單通道字節型圖像，其imageData排列如下：
因為opencv分配的內存是按4字節對齊的，所以widthStep必須是4的倍數，如果8U圖像寬度為3，那么widthStep是4，加一個字節補齊。這個圖像的一行需要4個字節，只使用前3個，最后一個空在那兒不用。也就是一個寬3高3的圖像的imageData數據大小為4*3=12字節。
（2）三通道字節型圖像像素訪問
多通道字節型圖像的imageData排列如下：
其中（Bi,Bj）（Gi,Gj）（Ri,Rj）表示圖像（i,j）處BGR分量的值。
1 /* 2 //@author:CodingMengmeng 3 //@theme:Read the image pixel values 4 //@time:2017-3-16 11:59:17 5 //@blog:http://www.cnblogs.com/codingmengmeng/ 6 */ 7 #include <cv.h> 8 #include <highgui.h> 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 int main(void) 12 { 13 IplImage* imgSrc = cvLoadImage("./inputData\\shuke1.jpg"); 14 uchar* b_pixel = new uchar; 15 uchar* g_pixel = new uchar; 16 uchar* r_pixel = new uchar; 17 for (int i = 0; i < imgSrc->height; i++) 18 { 19 for (int j = 0; j < imgSrc->width; j++) 20 { 21 b_pixel = (uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep + (j*imgSrc->nChannels + 0)); 22 g_pixel = (uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep + (j*imgSrc->nChannels + 1)); 23 r_pixel=(uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep + (j*imgSrc->nChannels + 2)); 24 cout << "b_pixel=" << *b_pixel+0 << endl; 25 cout << "g_pixel=" << *g_pixel+0 << endl; 26 cout << "r_pixel=" << *r_pixel+0 << endl; 27 cout << "/********************************************/" << endl; 28 } 29 } 30 delete b_pixel; 31 delete g_pixel; 32 delete r_pixel; 33 return 0; 34 }
運行結果：
2、使用cvGet2D()函數訪問
cvGet*D系列函數可以用來返回特定位置的數組元素（一般使用cvGet2D），原型如下：
1 CvScalar cvGet1D( const CvArr* arr, int idx0 ); 2 CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 ); 3 CvScalar cvGet3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2 ); 4 CvScalar cvGetND( const CvArr* arr, int* idx );
（1）單通道圖像像素訪問
1 /* 2 @author:CodingMengmeng 3 @theme:Read the image pixel values 4 @time:2017-3-16 15:12:57 5 @blog:http://www.cnblogs.com/codingmengmeng/ 6 */ 7 #include <cv.h> 8 #include <highgui.h> 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 int main(void) 12 { 13 IplImage* imgSrc = cvLoadImage("./inputData\\shuke1.jpg",0); 14 CvScalar pixel_v; 15 /* 16 CvScalar是一個可以用來存放4個double數值的數組 17 一般用來存放像素值（不一定是灰度值哦）的，最多可以存放4個通道的 18 如何賦值： 19 a) 存放單通道圖像中像素：cvScalar(255); 20 b) 存放三通道圖像中像素：cvScalar(255,255,255); 21 c)只使用第一個通道，val[0]=val0;等同於cvScalar（val0,0,0,0）; 22 */ 23 for (int i = 0; i < imgSrc->height; i++) 24 { 25 for (int j = 0; j < imgSrc->width; j++) 26 { 27 pixel_v = cvGet2D(imgSrc, i, j); 28 cout << "pixel=" << pixel_v.val[0] << endl; 29 } 30 } 31 return 0; 32 }
注意：
對於圖像中的某一像素點 P（x, y）, 在我們正常的坐標系中，x代表其橫坐標，y代表其縱坐標;而在opencv的函數cvGet2D()的函數原型是 : CvScalar cvGet2D (const CvArr * arr, int idx0, int idx1); 函數返回的是一個CvScalar 容器，其參數中也有兩個方向的坐標，但跟我們平常習慣的坐標不一樣的是，idx0代表是的行，即高度，對應於我們平常坐標系的y, idx1代表的是列，即寬度，對應於我們平常坐標系的x使用時請千萬別弄反，否則容易出現溢出引發異常。
（2）多通道字節型/浮點型圖像像素訪問
1 /* 2 @author:CodingMengmeng 3 @theme:Read the image pixel values 4 @time:2017-3-16 15:18:29 5 @blog:http://www.cnblogs.com/codingmengmeng/ 6 */ 7 #include <cv.h> 8 #include <highgui.h> 9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11 int main(void) 12 { 13 IplImage* imgSrc = cvLoadImage("./inputData\\shuke1.jpg"); 14 CvScalar pixel_v; 15 /* 16 CvScalar是一個可以用來存放4個double數值的數組 17 一般用來存放像素值（不一定是灰度值哦）的，最多可以存放4個通道的 18 如何賦值： 19 a) 存放單通道圖像中像素：cvScalar(255); 20 b) 存放三通道圖像中像素：cvScalar(255,255,255); 21 c)只使用第一個通道，val[0]=val0;等同於cvScalar（val0,0,0,0）; 22 */ 23 for (int i = 0; i < imgSrc->height; i++) 24 { 25 for (int j = 0; j < imgSrc->width; j++) 26 { 27 pixel_v = cvGet2D(imgSrc, i, j); 28 cout << "b_pixel=" << pixel_v.val[0] << endl;//B分量 29 cout << "g_pixel=" << pixel_v.val[1] << endl;//G分量 30 cout << "r_pixel=" << pixel_v.val[2] << endl;//R分量 31 cout << "/********************************************/" << endl; 32 } 33 } 34 return 0; 35 }
運行結果：
