标签：mat 一个 提高效率 type code scala 常见 enc 初始
一.数字图像的储存
数字图像存储时，我们存储的是图像中像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。
2.Mat的储存
1.OPENCV1基于C接口定义的图像存储格式Ipllmage*,直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成
内存泄漏。
二.从OPENCV2开始，使用Mat类储存图像，具有以下优势：
(1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理(2)Mat类由两部分数据组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等）和一个指向储存所有像素值的矩阵（根据所选储存方法不同，矩阵可以是不同的维数）的指针。Mat在进行赋值和拷贝时，只赋值矩阵头，而不是赋值矩阵，提高效率。如果矩阵属于多个Mat对象,则通过引用计数来判断，当最后一个使用它的对象，则负责释放矩阵。(3)可以使用clone和copyTo函数，不仅复制矩阵头还复制矩阵。三.Mat创建1.使用Mat构造函数Mat test(2,2,CV_8UC3,Scalar(0，0，255))；2、使用Mat构造函数2
int sizes[3] = {2,2,2};
Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));
3、为已存在的IplImage指针创建信息头
IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg",1);
Mat test(img);
4、利用create函数
Mat test;
test.create(4,4,CV_8UC2);
5、采用Matlab形式的初始化方式
（1）Mat me = Mat::eye(4,4,CV_64F);
（2）Mat mo = Mat::ones(2,2,CV_32F);
（3）Mat mz = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);
注：元素类型，即CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]
四、Mat中相关成员的意义
1.data
Mat对象的一个指针，指向存放矩阵数据的内存（uchar* data）
2.dims
矩阵的维度，3*4的矩阵维度为2维，3*4*5的矩阵维度为3维
3.channels
矩阵通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，常见的红绿蓝彩色图像就是3通道图像
4.depth
深度，即每一个像素的位数，就是个每个通道的位数。
在opencv的Mat.depth()中得到的是一个0 – 6的数字，分别代表不同的位数：
enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }，
可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位。
5.elemSize
矩阵中每个元素的大小，每个元素包含channels个通道。
如果Mat中的数据的数据类型是CV_8U那么elemSize = 1；是CV_8UC3那么elemSize = 3，
是CV_16UC2那么elemSize = 4。
6.elemSize1
矩阵中数据类型的大小，即elemSize/channels,也就是depth对应的位数
7.step
是一个数组，定义了矩阵的布局，参考下图
若矩阵有n维，则step数组大小为n
step[n-1] = elemSize(每个矩阵元素的数据大小)
step[n-2] = size(1维)*elemSize
step[n-3] = size(2维)*size(1维)*elemSize
...
step[0] = size(n-1维)*size(n-2维)*...size(1维)*elemSize
step1也是一个数组，为step/elemSize1，若矩阵有n维，则step1[n-1] = channels。
矩阵元素的类型，即创建Mat时传递的类型，例如CV_8UC3、CV_16UC2等。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xmr183729/p/12932571.html
