1. 理解cvmat結構的資料型別
新建二維矩陣：cvmat* cvcreatemat(int rows, int cols,int type);
其中type可以是任何預定義型別，其結構為：cv_(s|u|f)c，bit_depth表示儲存乙個數字所需要的位數；s|u|f表示資料型別，即s為有符號的整型，u表示無符號整型，f表示浮點型；number_of_channels表示資料的通道數，即乙個單元裡儲存的數字個數。opencv在為矩陣賦值的時候，依照type的值對資料進行二進位制編碼，並存於對應的記憶體中。當需要從矩陣中取出資料的時候，系統找到指向對應資料的指標，如何對該指標指向的記憶體中的二進位制編碼進行解釋，需要我們指定其資料型別。例如，當type的值為cv_8uc3時，bit_depth的值為8，number_of_channels的值為3，則cv_8uc3表示用8位儲存乙個無符號的整數，乙個儲存單元裡含有3個這種無符號的整數，乙個儲存單元占有3*8=24位的記憶體空間。往矩陣中寫入資料時，系統先把源資料按照8位無符號整數進行編碼，然後按照3個資料一組將編碼寫入對應的記憶體中。取資料時，系統找到指向對應資料的指標，由使用者指定該指標的型別，系統則按照指標的型別來解釋記憶體中的資料。在這裡，我們需要指定該指標的型別為：unsigned char* 型。如果型別不匹配，則會因編碼和解碼規則不一致而導致錯誤。win32系統中，char為1位元組(8位)，short為2位元組(16位)，long和int為4位元組(32位)，float為4位元組(32位)，double為8位元組(64位)，所以，cv_8uc1對應unsigned char，cv_8sc1對應signed char，cv_16uc1對應unsigned short，cv_16sc1對應signed short，cv_32uc1對應unsigned int或者unsigned long，cv_32sc1對應signed int或者signed long，cv_32fc1對應float，cv_64fc1對應double。以上的通道數都為1。
對應的，在opencv的影象結構iplimage中，變數depth的值可以為：ipl_depth_8u、ipl_depth_8s、ipl_depth_16s、ipl_depth_32s等等，其儲存規則和cvmat結構一致。
2. 理解cvmat結構多通道資料的儲存規則
opencv支援多通道矩陣。在多通道矩陣中，通道的儲存是連續的。例如乙個cv_8uc3型矩陣，其儲存結構為（uchar1，uchar2，uchar3），（uchar1，uchar2，uchar3）……。若有乙個uchar型指標指向該矩陣資料，要將該指標移向下一通道，只需將其加1,；如果想訪問下乙個元素集，則需要家一定的偏移量（這裡為3）。即若有uchar* pt指向uchar1，則pt++指向uchar2，要指向下乙個uchar1需要pt=pt+3。
同樣，在影象結構iplimage中，imagedata的排列方式也是交錯排列的。對於3通道rgb影象來說，imagedata的排列方式為：rgbrgbrgb……。
3. 理解cvmat結構的step元素
step表示矩陣中行的長度，單位為位元組。出於效率的考慮，step的長度為4位元組的整數倍。例如：對於乙個cv_8uc3型別大小為10*10的陣列，每乙個數字佔1個位元組（8位），乙個元素集含有3個數字，佔3個位元組，一行10個元素集，所以一行所佔的記憶體為30個位元組。而在cvmat結構中，由於行數所佔的記憶體要求為4位元組的整數倍，所以opencv會在每一行的結尾添2個空位元組，於是每一行所佔的記憶體為32個位元組。
與cvmat類似，影象結構iplimage中，元素widthstep表示影象中行的長度，單位為位元組，且也必須為4位元組的整數倍。如果實際長度不是4位元組的整數倍，則在每一行的結尾設定冗餘位元組，使其為4位元組的整數倍。
4. 理解cvmat結構中指向資料體的指標
在cvmat中，指向資料體的指標被設定為union型別：
uniondata;
雖然每乙個指標變數長度都一樣（4位元組） ，但它代表了對資料體的解釋方法。例如：data.ptr表示資料體為uchar型，data.s表示資料體為short型等等。若有乙個cv_32fc3型二維陣列mat，指向第i行的指標可以用以下語句來表示：
float* ptr = (float*) (mat->data.ptr+mat->step*i);
或者 float* ptr = mat->data.fl+mat->step/sizeof(float)*i;
前一種方法首先將資料看成uchar型，加入偏移量後將指向資料體的指標強制轉換為float*型。由於uchar型資料只佔乙個位元組，和step的單位一致，所以偏移量為step*i；
後一種方法直接將資料看成float型然後加入偏移量。由於float資料所佔的位元組數為sizeof(float)，所以偏移量為step/sizeof(float)*i，其中，每行的偏移量為step/sizeof(float)。
與cvmat不同的是，在影象結構iplimage中，指向影象資料的指標imagedata總是uchar*型的。所以在影象資料進行指標運算的時候，可以直接增加widthstep個單位。而不必關心實際資料型別。總之，「當要處理的是矩陣時，必須對偏移量進行調整，因為資料指標可能是非位元組型別；當要處理的是影象時，可以直接使用偏移，因為資料指標總是位元組型別。」（《學習opencv》中文版p51）
openCV cvMat資料結構
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opencv CvMat矩陣結構
用於新建乙個二維矩陣的例程 cvmat cvcreatemat int rows,int cols,int type type預定義型別 cv s u f c例 32位浮點型資料 cv 32fc1 無符號的8位三元組的整型資料 cv 8uc3 矩陣的建立和釋放 create a new rows b...
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