表示图像矩阵的理想数据结构是什么？

Question

当我在做一个计算机视觉库时，我想知道什么是保存图像数据的理想数据结构。

有人告诉我，做一个std :: vector的叠瓦是非常糟糕的，因为数据的连续性不能保证，因此一个简单的更有效。

问题是，矢量的内容必须与色彩空间有关。另外，对于尺寸问题，最好每个通道都有一个无符号的字符，尽管我最好有漂浮物来执行操作。

要处理的色彩空间，我应该增加向量的大小（如三倍它来处理RGB），这样我就可以访问数据是这样的：

data[0] => pixel 1, Red 
data[1] => pixel 1, Green 
data[2] => pixel 1, Blue 
data[3] => pixel 2, Red 
data[4] => pixel 2, Green 
... etc 

或者是它可以有效地做到这一点更多的（比如使用long int或float来将所有通道的值保存为一个变量），如果是这样，怎么办？我怎么能使这个泛型来处理1,2,3或4个通道，以便我可以轻松地更改色彩空间（相对）？

的问题是不是容器（我使用的是单一的std ::向量的话），但内容本身。

编辑：既然这个问题已经被标记为主要意见为基础的，我会尽量做到清晰。

目前，我在一家std::vector<float>存储图像数据。这里的问题是我不知道要存储多少项目（例如，即使在我仅使用一个（灰度）时，处理RGB/HSV的大小是3倍，还是实现了4项结构（RGBA）？）以便在需要时有效更改色彩空间或对矩阵执行操作。由于这意味着要集成到计算机视觉库中，所以至少在每一帧中至少会发生一次。

我要求的东西高效在我这里的情况下，这与意见没有任何关系（或很少）。可以有几个很好的答案，其中选择依赖于意见，但这应该是我的呼吁。

Answer 1

什么是图像数据的“最佳”数据结构高度取决于您希望在图像上执行什么样的操作，主要取决于您希望哪些操作具有优化的性能。

一般字节std::vector可以足够（对于整个图像，而不是针对每个单个线的向量）;矢量保证数据存储在连续的内存块中，这可能会或可能不适合您的使用情况（即，如果您需要管理比扫描线更长的步幅，则不会）。

如果需要的像素格式的信息（即单一颜色成分）更细粒度的访问，则可能需要使用一个自定义的结构，用于像素表示。

此外，数据结构可以根据哪一种你需要管理的图像更加复杂。 也就是说你仅限于1个或几个像素格式？ 是否仅限于“打包”图像（1“平面中的顺序颜色分量”），还是您还需要管理“平面”图像（多个“平面”，每个颜色分量一个）？

您也可以查看网络上的一些可用图形库。
一说（在我看来）有一个有趣的像素组件管理（通过自定义迭代器和其他设施）是Boost GIL