OpenCV：widthStep vs step( 三 ) _2410

或者
unsigned char* ptr=&((unsigned char*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3];
I(x, y)blue ~ ptr[0];
I(x, y)green~ ptr[1];
I(x, y)red ~ ptr[2];
对32bit ， 1通道， float*类型的图像I---IplImage* img：
I(x, y)~((float*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x];
对32bit ， 3通道， float*类型的图像I---IplImage*img；
I(x, y) blue ~((float*)(img->imageData+img->widthStep*y))[3*x];
I(x, y) green ~(( float *)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+1];
I(x, y) red ~(( float *)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+2];
对64bit ， 3通道， double*类型的图像数据I--- IplImage*img；
image=cvCreateImage(cvSize(111,113),IPL_DEPTH_64F,3);
这里widthstep=(111*3*sizeof(double)+3)/4*4=2664;因为111*3*sizeof(double)=2664已经正好是4的倍数了，是以无需弥补字节。
若是用指针拜候第31行、51列的图像数据，
则这个数据为double类型的， image->imageData为unsigned char类型，
是以可以转换当作double ，经由过程double指针来拜候:
①
double *data=https://vvvtt.com/article/(double*)image->imageData;
double val=*(data+31*width+51);
②或者经由过程unsigned char指针找到(31,51)处的地址，
然后转换当作double指针进行拜候：
unsigned char* data=https://vvvtt.com/article/image->imageData;
double val=*(double*)(data+31*image->widthStep+51*sizeof(double));
对于IplImage ，指针拜候可以参考以上两种体例，其实这素质就是数据类型的转换罢了。
一般，拜候图像像素方式，格局：
对于N通道， T类型的图像，
I(x,y)c~((T*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*N+c];

4widthStep常识总结：
width暗示图像的每行像素数，
widthStep暗示存储一行像素需要的字节数， widthStep必需是4的倍数，从而实现字节对齐，有利于提高运算速度。
若是8U单通道图像宽度为3 ，那么widthStep是4 ，加一个字节补齐。
这个图像的一行需要4个字节，只利用前3个，最后一个空着。
也就是一个宽3高3的图像的imageData数据大小为4*3=12字节。
【注】：分歧数据类型长度的图像， widthStep也不不异；
widthStep的值的计较有两种环境：
①当（width*3）%4=0 ，这时width*3=widthStep；
②当（width*3）%4 ！=0 ，此时widthStep=（width/4+1)*3 。
Mat的数据并不是字节对齐的；
直接将cv::Mat转换为IplImage类型，并不会将字节对齐，只是加了个文件头罢了；
是以需要如下操作：

5BYTE*与IplImage*之间的转换：
IplImage* iplImage：opencv中图像数据头；
BYTE* data：内存中的图像数据，一般为工业相机采集的图像数据；
①由IplImage*转BYTE*图像数据：
data = https://vvvtt.com/article/iplImage->imageDataOrigin; //未对齐的原始图像数据
或者
data = https://vvvtt.com/article/iplImage->imageData; //已对齐的图像数据
②BYTE*转IplImage*图像数据

OpenCV：widthStep vs step( 三 )

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