OpenCV：IplImage 与 Mat 该用哪个？

学 OpenCV 时总会撞见两套图像结构：老的 IplImage 和新的 cv::Mat。2015 年前后教材还在大量用 IplImage；今天结论已经很明确：新代码用 Mat。

简史

IplImage 来自 Intel Image Processing Library 风格，是 C-API 核心类型。需要 cvCreateImage / cvReleaseImage 手动管理。
cv::Mat 是 C++ API 的矩阵/图像类，引用计数 自动释放，支持 ROI、类型系统、与现代 STL 风格算法更好集成。

对比

维度	IplImage	Mat
语言风格	C	C++
内存	手动	自动（引用计数）
新功能	基本冻结	持续更新
示例代码	老书/老博客	官方新文档
安全性	易泄漏/悬挂	仍可能误用，但轻松很多

转换

IplImage* ipl = ...;
cv::Mat m = cv::cvarrToMat(ipl); // 共享数据，注意生命周期

// 深拷贝：
cv::Mat m2 = cv::cvarrToMat(ipl).clone();

反过来（仅维护老接口时）：

IplImage ipl = cvIplImage(mat); // 视 OpenCV 版本 API 略有差异

注意：共享数据时，不要先 release 源再用目标。

迁移建议

新项目直接 Mat + VideoCapture + imshow
维护老项目时，在边界 cvarrToMat，内部别继续扩散 IplImage
OpenCvSharp 用户使用与 Mat 对应的类型，避免 IplImage 封装

小结

「有的方法只有 IplImage 才有」在早期部分成立，现在几乎不成立。把 IplImage 当作历史兼容层即可；默认 Mat。

现代代码骨架

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("a.jpg");
    if (img.empty()) return 1;
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("g", gray);
    waitKey(0);
    return 0;
}

全程无需 IplImage。若链接老插件返回 IplImage*，在边界 cvarrToMat 一次，内部仍用 Mat。

OpenCV 4 文档与示例均以 Mat 为准；继续学 IplImage 性价比低。