抱著學習的態度，閱讀opencv原始碼。我閱讀的版本是opencv2.4.8，其實2.x在思路上是很相似的。opencv自帶了詳盡的文件。其中opencv_tutorials.pdf是opencv入門文件，該文件中有大量的示例；opencv2refman.pdf是函式手冊。這兩個文件也是重要的參考資料。
本章主要內容：mat類的結構、記憶體管理、運算、_inputarray類
主要涉及檔案有：
include | opencv2 | core | core.hpp 其中有mat類定義
| mat.hpp 其中有mat類實現
| types_c.h c語言型別定義和部分函式
modules | core | src | arithm.cpp 演算法實現
| matop.cpp mat的運算
mat是opencv中最關鍵的類之一，破解mat類對把握opencv有重要作用，同時通過這部分閱讀可以了解opencv的設計理念。
另外，opencv中定義了matx（小矩陣）的結構，vec（向量）是matx的子類。他們通過_inputarray（輸入陣列）類實現相互轉換。在矩陣運算、影象處理等函式中，通過以_inputarray類為**，訪問mat或vec。mat_是mat的子類，是mat的模板化。
【core.hpp 1475-2010行】【opencv2refman.pdf 25-44頁】
/*! includes several bit-fields:
- the magic signature
- continuity flag
- depth
- number of channels
*/int flags;
//! the matrix dimensionality, >= 2
int dims;
//! the number of rows and columns or (-1, -1) when the matrix has more than 2 dimensions
int rows, cols;
//! pointer to the data
uchar* data;
//! pointer to the reference counter;
// when matrix points to user-allocated data, the pointer is null
int* refcount;
//! helper fields used in locateroi and adjustroi
uchar* datastart;
uchar* dataend;
uchar* datalimit;
//! custom allocator
matallocator* allocator;
msize size;
mstep step;
是標記，他由五部分組成：
1、0-2位：深度，在types_c.h中深度值如下：
cv_8u
00x000
cv_8s
10x001
cv_16u
20x010
cv_16s
30x011
cv_32s
40x100
cv_32f
50x101
cv_64f
60x110
cv_usrtype1
70x111
2、3-11位：通道數減1，因為即灰度影象（1通道）時3-11位是0x000000000，彩色影象（
3通道）時3-11位是0x000000010
3、14位：mat_cont_flag，矩陣的資料儲存是否連續的標記，1表示連續，0表示不連續
4、15位：submat_flag，子矩陣標記，mat支援從大矩陣中取出子矩陣，資料沒有複製。
例如，假設mat a是3×3的矩陣
| 1 2 3 |
a = | 4 5 6 |
| 7 8 9 |
mat b = a.rowrange(1,2);//b取a的第2到3行，行號以0開始| 7 8 9 |，
b的資料並沒有新增加，而是直接指向了a的資料，b的datastart和dataend表明了起止位置，rows和cols表明了尺寸。具體將在mat的記憶體管理中說明。
5、16-31位：預設的標記
magic_val，由於矩陣有很多種型別，
_inputarray**所有的資料輸入時，需要依賴這個量來判斷資料型別，
這個值就表達了該類的型別。
檢視原始碼可以知道 型別
magic_val
值sparsemat（係數矩陣）
0x42fd0000
mat0x42ff0000
cvmat
0x42420000
cvma***
0x42430000
cvsparsemat
0x42440000
cvhistogram
0x42450000
cvmemstorage
0x42890000
cvseq
0x42990000
cvset
0x42980000
iplimage
0x00000070
他們都是類或結構體的前兩個位元組（int）。iplimage來自以往的庫，他的前兩個位元組是int nsize，是結構體的大小，也就是說他的magic_val是0x00000070。
（2）dims是維度（一般是2）；rows是行數；cols是列數。
（3）data指標指向了資料；refcount指標指向了乙個計數器，這個計數器記錄著多少個mat指向了同乙個data，當計數為0時，釋放data；allocator是動態記憶體申請器。
（4）step儲存了一行的寬度，完整連續的影象step.p[0]與cols相等，子矩陣的step.p[0]與原始影象的cols相等。
**注釋非常給力，以下幾行注釋清楚地表現了mat的結構：
建構函式、賦值運算、型別轉換都表現了資料轉換能力：
（1）建構函式
1、空建構函式【
1690行】
2、指定尺寸和型別【1692行】，或由scalar結構定義尺寸和型別【1696行】
3、高維【
1700行】
4、從其他mat拷貝【1704行】
5、從資料塊拷貝並指定尺寸和型別【1706行】
6、只定義乙個頭，資料指向其他mat中一部分（行列範圍、roi）【1711行】
7、從老式的cvmat、cvma***、iplimage轉換成mat【1715-1719行
】8、從新式的std::vector、cv::vec、cv::matx、2d point、3d point、comma initializer轉換成mat【1722-1731行】
（2）賦值運算
9、const mat& m從另乙個mat轉換【1740行】
10、const matexpr& expr從矩陣表示式轉換成mat【1741行】
矩陣表示式matexpr，構造了乙個運算結構，具體在mat的計算中解釋
11、const scalar& s從scalar轉換成mat，是用一種顏色將整個影象填充【1774行】
（3）資料轉換運算
11、括號運算子：擷取子矩陣【1842-1844行】
12、資料轉換：由mat轉換成老式結構cvmat、cvma***、iplimage【1846-1851行】
13、資料轉換：由mat轉換成
vector<_tp>、
vec<_tp n>、
matx<_tp m n>【1853-1855行】
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