01.cv::Mat类简介

cv::Mat用于大型矩阵类型，这可以说是Opencv库整个c++实现的核心类。OpenCV库中绝大多数函数都是cv::Mat类的成员函数，或者以cv::Mat作为参数，或者以cv::Mat作为返回值，而利用OpenCV做各类计算机视觉的任务，Mat类型的矩阵数组更是必须要了解的，接下来我将详细的为大家分析该种类型的内部逻辑。

cv::Mat类用于表示任意维度的dense数组。大多数图像数据都是存储在dense数组中，当然与之对应的就是sparse数组。

dense数组：对于数组中的每个元素，内存中都存储了一个与当前元素对应的数据值，即使该元素值为零。

sparse数组：存储的是非零项。如果许多元素值实际上为零，那么这会节省大量存储空间。(Opencv中永cv::SpareseMat类表述sparse数组。)

Note：若你对opencv2.1之前的版本较熟悉，你可能记得IplImage，CvMat。但在之后的版本中，这些类都没了，都被cv::Mat取代。

02. cv::Mat类对象创建——构造函数法

//生成的是2维(3*10)，3通道数组，并初始化所有元素为0

cv::Mat m( 3, 10, CV_32FC3, cv::Scalar::all( 0 ));

该种创建Mat数组的方式不指定维度，所有维度默认为二维。若需要创建多维数组，则需要利用上述的第二种方式(后文在阐述)，参数详解：。

3：表示的是创建的二维数组，第一维(行)为3。

10：表示的是创建的二维数组，第二维(列)为10。

cv::Scalar::all( 0 )：表示将数组所有元素初始化为0。

CV_32FC3：表示数组元素为32位浮点型，通道数为3。

CV32FC3这个参数，即指定了元素类型，也指定了通道数。所有可能的类型都在头文件中定义了，一共有6*4=24种组合：CV{8U,16S,16U,32S,32F,64F}{1,2,3,4}。这些格式的具体解释如下：

CV_(S|U|F)C

1--bit_depth：比特数

8bit, 16bit, 32bit, 64bit

举例说明：

若创建一个用于存储灰度图的Mat对象，且当前图像

宽高为：10*10。则该灰度图有100个像素点，且其

每个像素点所占用的内存空间为8bit，因此这种数据

就被定义为CV_8...

2--S|U|F--S--代表---signed int---有符号整型

U--代表--unsigned int--无符号整型

F--代表--float---------单精度浮点型

3--C----代表---数据的通道数,比如:

1--单通道数组(如灰度图片)

2--双通道数组

3--三通道数组(如RGB彩色图像)

4--四通道数组(如带Alph通道的RGB图像)

//生成的是3维度(3*3*3),3通道数组，并初始化所有元素为0

int sz[] = { 3, 3, 3 };

cv::Mat m(3, sz, CV_32FC3，cv::Scalar::all( 0 ));

上一个例子中没有指定数组维度，因此默认为2维数组。然而在某些例子中需要用到多维数组，因此需要指定数组的维数。代码各参数详解如下：

int sz[] = { 3,4,5 }： 该参数用来指定多维数组各个维度的维度值，本例中表示三维数组的行为3，列为4，纵向为5。

3：根据用户需要创建的维数指定，本例中创建三维数组，而且上个参数int sz[] = { 3, 4, 5 }，大括号内参数的个数要等于当前参数：3。

sz：将预先定义好的多维度中每个维度的大小输入。

CV_32FC3：同上。

cv::Scalar::all( 0 )：同上。

03.cv::Mat类对象创建——成员函数法

//创建一个大小为rows×cols的cv :: Mat，其中所有的值为类型为type(CV_32F等)的零

cv::Mat::zeros( rows, cols, type );

//创建一个大小为rows×cols的cv :: Mat，其中所有的值为类型为type(CV_32F等)的一

cv::Mat::ones( rows, cols, type);

//单位矩阵

cv::Mat::eye( rows, cols, type);

利用Mat类提供的成员函数可以创建一些特定类型的数组，该方案相对比较简单，就不做过多解释了。

04.两张图告诉你维度和通道的区别

上面利用构造过程创建数组的两个方法中，提到了多维度和多通道，那么维度和通道之间到底有什么区别呢？下面两张图(画了好久....)能够清晰的告诉你两者的区别。

图一：维度为2(只有X，Y)，通道为3。

图二：维度为3(有X，Y，Z)，通道为3。

所以我们传统意义上的彩色图像(RGB三通道)，维度为2，就是如图一所示的结构。(不用在意图中的0,1数字那是随便画上去的~)

人到了一定岁数，自己就得是那个屋檐，再也没有地方可以躲雨。

——致自己