opencv中对图像的处理是最基本的操作，一般的图像类型为IplImage类型，但是当我们对图像进行处理的时候，多数都是对像素矩阵进行处理，所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利。

Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算（参照Matlab中的各种矩阵运算），所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理。

Mat类型可用于直接存储图像信息，通过函数imread、imwrite、imshow等实现（与Matlab中的函数相似）。Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构，现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage，相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理，不再需要程序员手动管理内存的释放。

1、将IplImage类型转换到Mat类型

Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);

默认情况下，新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后，就会复制整个图像数据。

IplImage -> Mat

Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);/*default copyData=false,与原来的IplImage共享数据,只是创建一个矩阵头*/

例子：

IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);

Mat mtx(iplImg); /* IplImage * -> Mat,共享数据; or : Mat mtx = iplImg;*/

2、将Mat类型转换到IplImage类型

Mat -> IplImage

Mat M

IplImage iplimage = M; /*只创建图像头，不复制数据*/

3、将CvMat类型转换为Mat类型

CvMat -> Mat

Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat，可选择是否复制数据*/

4、将Mat类型转换为CvMat类型

Mat -> CvMat

例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在)：

CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage，不复制数据只创建矩阵头