OpenCV：IplImage与Mat，使用哪个？

Question

我是OpenCV的新手（大约2个月了）。 我有一本Bradski和Kaehler的《 Learning OpenCV》。 我的问题是，如果我想以2.0+的方式进行所有操作，什么时候应该使用矩阵（Mat），什么时候应该使用IplImage？

Bradky的书在前言（前言）中说，它是基于OpenCV 2.0编写的，并且在其示例代码中主要使用IplImage，但是最新的在线文档使其听起来像Mat现在是图像，遮罩等的全部数据类型。 ，有点像Matlab中的基本矩阵 这让我想知道IplImage是否应该被视为过时的。

因此，编写新代码时是否应该完全避免使用IplImages？ 还是IplImages允许我做Mats不能做的重要事情？

谢谢。

Answer 1

从一开始， IplImage就已经在OpenCV中使用。 它是OpenCV C接口的一部分。 您需要自己为IplImage结构分配和取消分配内存。 （还记得cvReleaseImage命令吗？）

新的Mat结构是C ++结构的一部分。 因此很明显它是面向对象的。 此外，它为您管理所有内存！ 它跟踪对它的引用。 然后引用数变为零，它会自动取消分配。 这是一个极好的功能！

去Mat 。 如果您使用的是具有Intellisense的IDE，那么将代码从IplImage转换为Mat转换应该很容易（键入时会列出可能的函数，变量等）

Answer 2

我强烈建议您使用Mat 。 我已经使用了一段时间了，它很棒。 成员函数和矩阵表达式使事情比处理IplImage更简单，并且正如您所说的那样，这是一个万能的数据类型。

去Mat ！

Answer 3

我会说这实际上取决于您要在其上运行应用程序的平台。 如果您正在为嵌入式系统开发应用程序，则您更有可能使用C。在这种情况下，您将不得不使用IplImage 。 引用本教程 ：

C ++接口的主要缺点是目前许多嵌入式开发系统仅支持C。因此，除非您以嵌入式平台为目标，否则没有必要使用旧方法（除非您是受虐狂程序员，并且您正在询问（麻烦）。

Answer 4

谢谢您的帮助。

自发布此问题以来，我还发现，以Mat为参数的函数可以直接使用IplImage代替Mat参数，这使得如果已经将代码分成便捷的函数，就很容易以大块方式更新代码。 只需将函数参数从IplImage*更改为Mat ，然后修改该函数以在Mat上工作即可。 其他调用该函数的代码应该仍然可以正常工作（根据我的经验）。

Answer 5

快速更新：

随着OpenCV 4的问世，随着IplImage及其现在称为“旧版C API”的所有内容将逐步删除，该问题的答案将变得更加简单。 在OpenCV 4.0“ alpha”中，IplImage已经消失了-CvMat也已经消失了 。

因此，如果您使用的是OpenCV4.0 +，请使用Mat Class ...，因为您没有选择的余地。

[注意：当然，如果您仍使用旧版本的OpenCV，则此问题仍然相关。]

Answer 6

我建议马特。 垃圾收集是自动的，因此应用程序更可靠，内存泄漏更少。 此外，Mat是一种较新的数据存储方式，因此，如果您是新手，则从OpenCV开始，Mat就是较新的，并且不需要花费很多心思即可编写完整的应用程序。

兼容性是Mat会变得更差的一件事。IplImage的可用时间越来越长，因此与大多数事物都具有更大的兼容性。 我相信您也可以将IplImage与Mat一起使用，如果不能，则IplImage> Mat也非常容易执行。

由于Iplimage的可用时间已经更长了，您可能会发现更多的样本选择。

这是我的两分钱：作为使用OpenCV进行视觉处理的新秀（仍在学习中的技巧），选择Mat或IplImage中的一个，并真的很擅长。 但是，至少要学习另一种的基础知识，这样您才能知道如果需要使用与另一种不兼容的功能该怎么做。

但是要重复一遍，如果您是新手，请尝试从Mat开始。 由于它是更新的实现，因此更容易学习和正确使用！

Answer 7

垫变得越来越容易使用。 它将图像表示为矩阵。 它也更快。 我会推荐Mat而不是IplImage。

Answer 8

Iplimage是Opencv中C接口的某种结构，Mat更适合C ++程序，并支持某些C ++样式，例如ref参数和流运算符等。尽管它们都是面向对象的编程，但Mat本身比Iplimage包含的方法更多。创建和发布，Ipliamge会调用某些cvXXX接口来完成。 而且，Mat是Opencv2的新结构，我认为这是旧结构发展的象征。 希望对您有所帮助。

Answer 9

我相信使用cv :: Mat更方便。 它更通用。 我们可以看到IplImage是cv :: Mat的子集。 IplImage的默认数据类型为无符号整数，而cv :: Mat的默认数据类型为double。 因此，将Mat用于任何类型的数学运算要容易得多。

Answer 10

我大约在2012年左右开始使用opencv。因此我开始使用Mat，它功能强大且易于使用。但是要读取或重用这些“古老的”代码，我必须熟悉iplimages，这很容易使用，也。 我认为未来是Mat。不要忘记CLASS中的Mat，这意味着您不需要释放Mat。另一方面，您应该释放一个印象。 对不起，我的英语不好。

Answer 11

在编写Blob检测例程时，我注意到使用

IplImage* img;
uchar* image_src = (uchar*)img->imageData;
image_src[x+y*width] = ...;

比使用快得多

Mat image;
image.at<uchar>(x,y) = ...;

快约5倍。 这可能是因为我对Mat使用了嵌套的X，Y循环，对IplImage使用了单个循环。 但是，如果您必须编写直接在像素之外工作的例程，我会坚持使用IplImage。