1、widthStep定义：①OpenCV中，默认图闻赙酵枭像原点为图像左上角，img->origin=IPL_ORIGIN_TL；如果想更改图像原点坐标也可以，如img->origin=IP讣嘬铮篌L_ORIGIN_BL，将图像原点更改为左下角；一般采用默认的图像原点；②OpenCV用imread或者cvLoadImage得到的图像数据都是unsigned char类型的；③IplImage结构体中的widthStep元素大小不一定等于width*nChannels，④在cxcore/cxarray.cpp文件中，cvInitImageHeader对widthStep大小赋值：image->widthStep =(((image->width * image->nChannels *(image->depth & ~IPL_DEPTH_SIGN) + 7)/8)+ align - 1) & (~(align - 1)); 其中，cxtypes.h定义IPL_DEPTH_SIGN为：#define IPL_DEPTH_SIGN 0x80000000；cxmisc.h中定义align为：#define CV_DEFAULT_IMAGE_ROW_ALIGN 4；depth取8位深度；则可计算图像的widthStep；一些图像的widthStep如下：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。因此，OpenCV分配的内存按4字节对齐，与上述计算结果相符，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。
3、IplImage*访问图像像素：widthStep对呖分甾胗8bit，单通道，unsigned char类型的图像I---朐袁噙岿IplImage* img：I(x, y)~((unsigned char*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x];对8bit，3通道，unsigned char类型的图像I---IplImage* img：I(x, y)blue~((unsigned char*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3];I(x, y)green~((unsigned char*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+1];I(x, y)red~((unsigned char*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+2];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，因此无需补充字节。如果用指针访问第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，因此可以转换成double，通过double指针来访问:①double *data=(double*)image->imageData;double val=*(data+31*width+51);②或者通过unsigned char指针找到(31,51)处的地址，然后转换成double指针进行访问：unsigned char* data=image->imageData;double val=*(double*)(data+31*image->widthStep+51*sizeof(double)); 对于IplImage，指针访问可以参考以上两种方式，其实这本质就是数据类型的转换而已。一般，访问图像像素方法，格式：对于N通道，T类型的图像，I(x,y)c~((T*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*N+c];
5、BYTE*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 = iplImage->imageDataOrigin; //未对齐的原始图像数据或者data = iplImage->imageData; //已对齐的图像数据②BYTE*转IplImage*图像数据iplImage = cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);cvSetData(iplImage,data,step);首先，由cvCreateImageHeader()创建IplImage图像头，设置图像尺寸、深度和通道数；然后，由cvSetData()根据BYTE*图像数据指针设置IplImage图像头的数据，其中，step指定该IplImage图像，每行占的字节数，对于1通道的 IPL_DEPTH_8U图像，step可以等于width。
7、Mat访问图像像素---stepstep：为Mat矩阵中每一行的“步长”，以字节为基本单位，每一行中所有元素的字节总量；经常应用在访问图像像素操作中；如下：对8bit，单通道，unsigned char类型的图像I---Mat img：unsigned char* pData=(unsigned char*)img.data;I(x, y)~pData[img.step*y+x];//对8bit，3通道，unsigned char类型的图像I---IplImage* img：I(x, y)blue~((unsigned char*)(img.data+img.step*y))[x*3];I(x, y)green~((unsigned char*)(img.data+img.step*y))[x*3+1];I(x, y)red~((unsigned char*)(img.data+img.step*y))[x*3+2];对32bit，1通道，float*类型的图像I---Mat img：I(x, y)~((float*)(img.data+img.step*y)[x];对32bit，3通道，float*类型的图像I--- Mat img；I(x, y) blue ~((float*)(img.data+img.step*y))[3*x];I(x, y) green ~((float*)(img.data+img.step*y))[x*3+1];I(x, y) red ~((float*)(img.data+img.step*y) )[x*3+2];对64bit，1通道，double*类型的图像I---Mat img：I(x, y)~((double*)(img.data+img.step*y)[x];对64bit，3通道，double*类型的图像数据I--- Mat img；I(x, y) blue ~(( double *)(img.data+img.step*y))[3*x];I(x, y) green ~(( double *)(img.data+img.step*y))[x*3+1];I(x, y) red ~(( double *)(img.data+img.step*y))[x*3+2];一般，访问图像像素方法，格式：对于N通道，T类型的图像，I(x,y)c~((T*)(img.Data+img.step *y))[x*N+c];
