上一篇的程序代码列出了IplImage主要用的变量类型,基本上,有这些信息就够用了,而IplImage实际上有那些变量类型呢?请看以下列表

+号以下代表IplImage可用变量类型,-号以下则代表着OpenCV少用,或甚至不用的变量类型.

再来,是用cvLoadImage()来实例IplImage数据结构图像处理相关的算法.

IplImage数据结构灰度图的实例

#include <cv.h> 
#include <highgui.h> 
#include <stdio.h> 
 
uchar Blue[640][480]; 
uchar Green[640][480]; 
uchar Red[640][480]; 
uchar Gray[640][480]; 
 
int main() 
{ 
        IplImage *Image1; 
        Image1 = cvLoadImage("rain.jpg",1); 
        cvNamedWindow("Color",1); 
        cvShowImage("Color",Image1); 
        cvWaitKey(0); 
 
        /* Load Image RGB Values */ 
        for(int i=0;i<Image1->height;i++) 
        { 
                for(int j=0;j<Image1->widthStep;j=j+3) 
                {
Blue[i][(int)(j/3)]=Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j]; 
Green[i][(int)(j/3)]=Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j+1]; 
Red[i][(int)(j/3)]=Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j+2]; 
                } 
        } 
 
        /* Implement Algorithms */ 
        for(int i=0;i<Image1->height;i++) 
        { 
                for(int j=0;j<Image1->width;j++) 
                { 
Gray[i][j]=(uchar)(0.299*Red[i][j] + 0.587*Green[i][j] + 0.114*Blue[i][j]); 
Red[i][j]=Gray[i][j]; 
Green[i][j]=Gray[i][j]; 
Blue[i][j]=Gray[i][j]; 
                } 
        } 
 
        /* Save Image RGB Values */ 
        for(int i=0;i<Image1->height;i++) 
        { 
                for(int j=0;j<Image1->widthStep;j=j+3) 
                { 
Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j]=Blue[i][(int)(j/3)]; 
Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j+1]=Green[i][(int)(j/3)]; 
Image1->imageData[i*Image1->widthStep+j+2]=Red[i][(int)(j/3)]; 
                } 
        } 
 
        cvSaveImage("rain_gray.jpg",Image1); 
        cvNamedWindow("Gray Level",1); 
        cvShowImage("Gray Level",Image1); 
        cvWaitKey(0); 
 
        cvReleaseImage(&Image1); 
        cvDestroyWindow("Gray Level"); 
} 

原始图片(大小是：高度640 x 宽度480):

执行结果:
(1)

(2)Gray=(Red+Green+Blue)/3,错误的灰级结果

上面的程序代码分成三部分
1.imageData转RGB(Load Image RGB Values)
2.RGB算法实例(Implement Algorithms)
3.RGB转imageData(Save Image RGB Values)
中间那部分的灰级是用转灰级的算法实例出来的,灰级算法转换并不是Gray=(Red+Green+Blue)/3,因为人的眼睛看到的色域范围并不是红 绿蓝各256的,因为人的眼睛对于能看见绿色的比率比较高,占58%,对人来讲能看见绿色的范围占快60%而相对的红色跟蓝色的能看见的区域就比较少,用 加 起来除以3将会是不正确的结果.

对于一般学术论文,创造新的算法,或是图像处理相关作业算法实例,都可以藉由这种方式来对 IplImage数据结构读取RGB值,就如同中值滤波器,转灰度图,小波转换等算法实例都可以在 /* Implement Algorithms */下面的for循环制作,接着将它转回IplImage数据结构,存成图像文件,时间复杂度也只是O(n²)而已,不会造成浪费太多的时间,而OpenCV可以做到的强大功能是,大部分的图像文件格式都可以打开做转换,经由算法处理做更多的应用.