dsc原始数据作图,opencv4设置摄像头参数

原以为IplImage结构体中widthStep元素的尺寸和width*nChannels一样，但大错特错！ (要实现高速访问，必须对齐内存。)查看OpenCV2.1源代码，然后在src/cxcore/cxarray.cpp文件中找到cvInitImageHeader函数。函数为宽度步长大小指定以下值：

3358 www.Sina.com/viewplaincopyprint？ image-width step=((image-width * image-nchannels * ) image-depth-IPL_depth_sign )7)/8 (对齐-1) )

其中，IPL_DEPTH_SIGN的定义在cxtypes.h中，定义为#defineIPL_depth_sign0x80000000，align的大小为cv _ default _ image _

根据式(1)可知IPL_DEPTH_SIGN、align、depth的大小，分别手动计算以下图像的widthStep。

计算图像宽度的图像通道数的widthStep

331

3 1 4

5 3 16

5 1 8

7 3 24

7 1 8

4 3 12

4 1 4

为了进一步验证手算的正确性，我们编程实现输出widthStep的大小，程序如下：

[cpp] view plain copy print ? IplImage *image_33 = cvCreateImage(cvSize(3, 3), 8, 3); IplImage *image_31 = cvCreateImage(cvSize(3, 3), 8, 1); IplImage *image_53 = cvCreateImage(cvSize(5, 3), 8, 3); IplImage *image_51= cvCreateImage(cvSize(5, 3), 8, 1); IplImage *image_73 = cvCreateImage(cvSize(7, 3), 8, 3); IplImage *image_71 = cvCreateImage(cvSize(7, 3), 8, 1); printf("%d, %d, %d, %d, %d, %d", image_33->widthStep,image_31->widthStep, image_53->widthStep,image_51->widthStep,image_73->widthStep,image_71->widthStep);

运行结果为：12， 4， 16， 8， 24， 8，与手动计算结果相同。

从网上查阅资料，OpenCV分配的内存按4字节对齐，这样我们对上述计算的结果可以有个合理的解释，如宽度为3、通道数为3的图像，每一行需要的实际内存长度为3*3，为了内存对齐，OpenCV会在每行末尾自动补上3个字节的内存，内存初始化都为0，所以widthStep变为了12。

widthStep大小对IplImage极为重要，在cxarray.cpp中，我们可以找到如下代码行：

[cpp] view plain copy print ? image->imageSize = image->widthStep * image->height; img->imageData = img->imageDataOrigin =(char*)cvAlloc( (size_t)img->imageSize );

可见widthStep直接影响到imageData的数据长度。在操作imageData时，我们要避开对OpenCV自动补齐的内存进行操作，如直方图计算等。

写到这里，可能有人会问，我们平常都用widthStep = width * nChannels，怎么就没出错？我之前也一直在疑惑，合理的解释是，一般在实际应用中，图像的宽度一般为128， 256， 240， 320， 356，704等，刚好这些数字都能被4整除，widthStep刚好等于width * nChannels，所以OpenCV并没有为这些图像分配多的内存，因此我们在对imageData做顺序操作也没出错。但是，请问谁能保证图像的宽度一定会是4的倍数？