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IplImage 结构解读：
typedef struct _IplImage
{
int nSize;
/* IplImage大小 */
int ID;
/* 版本 (=0)*/
int nChannels;
/* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
int alphaChannel;
/* 被OpenCV忽略 */
int depth;
/* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 一个像素点的位数*/
char colorModel[4];
/* 被OpenCV忽略 */
char channelSeq[4];
/* 同上 */
int dataOrder;
/* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.
cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
int origin;
/* 0 - 顶—左结构,1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
int align;
/* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */
int width;
/* 图像宽像素数 */
int height;
/* 图像高像素数*/
struct _IplROI *roi;
/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
struct _IplImage *maskROI;
/* 在 OpenCV中必须置NULL */
void *imageId;
/* 同上*/
struct _IplTileInfo *tileInfo;
/*同上*/
int imageSize;
/* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
char *imageData;
/* 指向排列的图像数据 */
int widthStep;
/* 排列的图像行大小，以字节为单位 和通道数有关（nChannels）*/
int BorderMode[4];
/* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
int BorderConst[4];
/* 同上 */
char *imageDataOrigin;
/* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
}
IplImage;
重要结构元素说明：
depth和nChannels
depth代表颜色深度，使用的是以下定义的宏,nChannels是通道数，为1,2,3或4。
depth的宏定义：
IPL_DEPTH_8U,无符号8bit整数(8u)
IPL_DEPTH_8S,有符号8bit整数(8s)
IPL_DEPTH_16S,有符号16bit整数(16s)
IPL_DEPTH_32S,有符号32bit整数(32s)
IPL_DEPTH_32F,32bit浮点数，单精度(32f)
origin和dataOrder
origin变量可以有两个取值：IPL_ORIGIN_TL或者IPL_ORIGIN_BL,分别代表图像坐标系原点在左上角或是左下角。相应的，在计算机视觉领域，一个重要的错误来源就是原点位置的定义不统一。例如，图像的来源不同，操作系统不同，视频解码codec不同，存储方式不同等等，都可以造成原点位置的变化。例如，你可能认为你正在从图像上面的脸部附近取样，但实际上你却在图像下方的裙子附近取样。最初时，就应该检查一下你的系统中图像的原点位置，这可以通过在图像上方画个形状等方式实现。
dataOrder的取值可以是IPL_DATA_ORDER_PIXEL或者IPL_DATA_ORDER_PLANE,这个成员变量定义了多通道图像数据存储时颜色数据的排列方式，如果是IPL_DATA_ORDER_PIXEL,通道颜色数据排列将会是BGRBGR...的交错排列，如果是IPL_DATA_ORDER_PLANE，则每个通道的颜色值在一起，有几个通道，就有几个“颜色平面”。大多数情况下，通道颜色数据的排列是交错的。
widthStep与CvMat中的step类似，是以字节数计算的图像的宽度。成员变量imageData则保存了指向图像数据区首地址的指针。
最后还有一个重要参数roi(region of interest 感兴趣的区域),这个参数是IplROI结构体类型的变量。IplROI结构体包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量，其中xOffset,yOffset是x,y坐标，coi代表channel of interest(感兴趣的通道)。有时候，OpenCV图像函数不是作用于整个图像，而是作用于图像的某一个部分。这是，我们就可以使用roi成员变量了。如果IplImage变量中设置了roi，则OpenCV函数就会使用该roi变量。如果coi被设置成非零值，则对该图像的操作就只作用于被coi指定的通道上了。不幸的是，许多OpenCV函数忽略了coi的值。
访问图像中的数据
就象访问矩阵中元素一样，我们希望用最直接的办法访问图像中的数据，例如，如果我们有一个三通道HSV图像（HSV色彩属性模式是根据色彩的三个基本属性：色相H、饱和度S和明度V来确定颜色的一种方法）,我们要将每个点的饱和度和明度设置成255，则我们可以使用指针来遍历图像，请对比一下，与矩阵的遍历有何不同：
void sat_sv( IplImage* img ) {
for( int y=0; y<height; y++ ) {
uchar* ptr = (uchar*) (
img->imageData + y * img->widthStep
);
for( int x=0; x<width; x++ ) {
ptr[3*x+1] = 255;
ptr[3*x+2] = 255;
}
}
}
CloneImage
制作图像的完整拷贝
IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
image
原图像.
函数 cvCloneImage 制作图像的完整拷贝包括头、ROI 和数据
SetImageCOI
基于给定的值设置感兴趣通道
void cvSetImageCOI( IplImage* image, int coi );
image
图像头.
coi
感兴趣通道.
函数 cvSetImageCOI 基于给定的值设置感兴趣的通道。 值 0 意味着所有的通道都被选
定, 1 意味着第一个通道被选定等等。如果 ROI 是 NULL 并且 COI!= 0, ROI 被分配.
然而大多数的 OpenCV 函数不支持 COI, 对于这种状况当处理分离图像/矩阵通道时，
可以拷贝（通过 cvCopy 号 cvSplit) 通道来分离图像/矩阵，处理后如果需要可再拷
贝（通过 cvCopy 或 cvCvtPlaneToPix）回来.
GetImageCOI
返回感兴趣通道号
int cvGetImageCOI( const IplImage* image );
image
图像头.
函数 cvGetImageCOI 返回图像的感兴趣通道（当所有的通道都被选中返回值是 0).
SetImageROI
基于给定的矩形设置感兴趣区域
void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );
image
图像头.
rect
ROI 矩形.
函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI（感兴趣区域） . 如果 ROI 是
NULL 并且参数 RECT 的值不等于整个图像, ROI 被分配. 不像 COI, 大多数的 OpenCV
函数支持 ROI 并且处理它就行它是一个分离的图像 (例如, 所有的像素坐标从 ROI 的
顶-左或底-左角（基于图像的结构）计算。
ResetImageROI
释放图偈的 ROI
void cvResetImageROI( IplImage* image );
image
图像头.
函数 cvResetImageROI 释放图像 ROI. 释放之后整个图像被认为是全部被选中的。相
似的结果可以通过下述办法
cvSetImageROI( image, cvRect( 0, 0, image->width, image->height ));
cvSetImageCOI( image, 0 );
但是后者的变量不分配 image->roi.
GetImageROI
返回图像的 ROI 坐标
CvRect cvGetImageROI( const IplImage* image );
image
图像头.
函数 cvGetImageROI 返回图像 ROI 坐标. 如果没有 ROI 则返回矩形值为
cvRect(0,0,image->width,image->height)
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原文地址：http://blog.csdn.net/lihuajie1003/article/details/44454183
