????? 一直以為IplImage結構體中的widthStep元素大小等于width*nChannels，大錯特錯！（為了快速訪問，要內存對齊啊）查看OpenCV2.1的源碼，在src/cxcore/cxarray.cpp文件中，找到cvInitImageHeader函數，函數中對widthStep大小賦值如下：

  image->widthStep = (((image->width * image->nChannels *(image->depth & ~IPL_DEPTH_SIGN) + 7)/8)+ align - 1) & (~(align - 1));???????????????????????????????????????????

???? 其中IPL_DEPTH_SIGN的定義可以在cxtypes.h中找到，定義為：#define IPL_DEPTH_SIGN 0x80000000， align的大小為CV_DEFAULT_IMAGE_ROW_ALIGN，其大小在cxmisc.h中定義為：#define??CV_DEFAULT_IMAGE_ROW_ALIGN?4，depth取8位深度。

???? 根據（1）式，已知IPL_DEPTH_SIGN、align、depth 的大小，分別手動計算如下圖像的widthStep：

????????圖像寬度?????圖像通道數??????????????計算得到的widthStep

????????3????????????????????3?????????????????????????????12

????????3????????????????????1?????????????????????????????4

????????5????????????????????3????????????????????????????16

????????5????????????????????1?????????????????????????????8

????????7????????????????????3?????????????????????????????24

????????7????????????????????1?????????????????????????????8

????????4????????????????????3?????????????????????????????12

????????4????????????????????1?????????????????????????????4

??????? 為了進一步驗證手算的正確性，我們編程實現輸出widthStep的大小，程序如下：

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);

?????????? 運行結果為：12， 4， 16， 8， 24， 8， 與手動計算結果相同。

????????? 從網上查閱資料，OpenCV分配的內存按4字節對齊，這樣我們對上述計算的結果可以有個合理的解釋，如寬度為3、通道數為3的圖像，每一行需要的 實際內存長度為3*3，為了內存對齊，OpenCV會在每行末尾自動補上3個字節的內存，內存初始化都為0，所以widthStep變為了12。

widthStep大小對IplImage極為重要，在cxarray.cpp中，我們可以找到如下代碼行：

image->imageSize = image->widthStep * image->height;img->imageData = img->imageDataOrigin =(char*)cvAlloc( (size_t)img->imageSize );

????? 可見widthStep直接影響到imageData的數據長度。在操作imageData時，我們要避開對OpenCV自動補齊的內存進行操作，如直方圖計算等。

寫到這里，可能有人會問，我們平常都用widthStep = width * nChannels，怎么就沒出錯？我之前也一直在疑惑，合理的解釋是，一般在實際應用中，圖像的寬度一般為128， 256， 240， 320， 356，704等，剛好這些數字都能被4整除，widthStep剛好等于width * nChannels， 所以OpenCV并沒有為這些圖像分配多的內存，因此我們在對imageData做順序操作也沒出錯。但是，請問誰能保證圖像的寬度一定會是4的倍數？?