我们有很多方式可以从现实生活中得到图片，数码相机，扫描仪，或者我们几乎人手有一部的手机。然而，当生活中的图在数字设备上存储的时候，一幅图片被分成了很多很多的像素点，像素点就像拼图的时候的碎片，一个个碎片来构成一副图。而每个像素点都是由一个0-255的数字值来表示。在openCV中，一个图片被很多像素点表示，这些表示像素点的值构成了一个矩阵。
上面的图中，由表示像素点的值构成了矩阵，在openCV中，Mat（矩阵）是表示图片的基本。
Mat由两部分组成，一个是matrixheader，里面存储了一些信息，比如矩阵的大小，矩阵的存储地址等；另外一个是矩阵，里面包含了图片的每一个像素值。
明白了Mat有两部分组成后，能够更好的理解Mat的赋值。看下面的一段代码
#include
#include
#include
using namespace cv;
int main()
{
Mat A, C; // 声明其实只是创建了header部分
A = imread("zh.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里，A的matrix部分指向了一个矩阵
Mat B(A); // 使用构造方法赋值，其实只有header部分复制了，
//但是matrix复制的是地址空间，指向的是同一片区域
C = A; // 同理，header部分复制了，但是matrix指向同一片区域
//A = A * 0; //只是改变了A，但是三幅图都变了
imshow("A", A); //显示的三幅图片都是同一片区域
imshow("B", B);
imshow("C", C);
waitKey();
return 0;
}
上面的A,B,C的header只是值相同，但是每一个Mat都有自己的header，但是matrix不一样，他们不仅仅值相同，并且指向相同的地址空间。
现在你可能会疑惑，如果三个Mat的matrix都是同一片地址空间，那么当它不再需要的时候，由谁来清除它。其实由最后一个使用它的那个Mat来清除，这里面涉及的引用计数问题，和C++的引用计数应该是相似的。
如果我们需要一个和原来矩阵值一样，但是原来Mat的改变不会影响新的Mat。解决这个，openCV提供了clone() 和copyTo() 这两个函数。
Mat F = A.clone();
Mat G;
A. copyTo(G);
上面的G和F,现在的值和A一样，但是A的改变不会影响到他们。
存储的方式：
就是如何存储像素值，最简单的方式是用灰度矩阵来存储，前提是我们的图片是黑白的时候，当然还有一些其它的图片存储方式，比如常见的RGB。
显示的创建Mat：
可以使用imwrite()将图片写出，也可以使用
Mat的构造函数，前两个参数（这里都是2）指定Mat的大小，行与列数。
定义“CV_8UC3”的格式一般是这样的
CV_[The number of bits per item][Signed orUnsigned][Type Prefix]C[The channel number]
例如，CV_8UC3意思是我们用8 bitunsigned值表示单个数值，每个像素有3个数值来形成3个channel。
使用create()函数创建。
Mat M;
M.create(4, 4, CV_8UC(2)); //参数的含义前面已经介绍了
cout
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Matlab风格，使用zeros(),ones(),eye(),
Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
cout
小矩阵，可以用这种方式初始化：
Mat C = (Mat_(3, 3)
可以使用randu()函数，随机化一个矩阵，需要给定一个随机的上下界
Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
randu(R, Scalar::all(0),Scalar::all(255)); //0至255的值
cout
作者：csdn博客 钟桓
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发表于 2016-10-17 15:39:29
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