data：mat物件中的乙個指標，指向記憶體中存放矩陣資料的一塊記憶體 (uchar* data)
dims：mat所代表的矩陣的維度，如 3 * 4 的矩陣為 2 維， 3 * 4 * 5 的為3維
channels：通道，矩陣中的每乙個矩陣元素擁有的值的個數，比如說 3 * 4 矩陣中一共 12 個元素，如果每個元素有三個值，那麼就說這個矩陣是 3 通道的，即 channels = 3。常見的是一張彩色有紅、綠、藍三個通道。
depth：深度，即每乙個畫素的位數(bits)，在opencv的mat.depth()中得到的是乙個 0 – 6 的數字，分別代表不同的位數：enum ; 可見 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；
step：是乙個陣列，定義了矩陣的布局，具體見下面分析，另外注意 step1 (step / elemsize1)，m.step[m-1] 總是等於 elemsize，m.step1(m-1)總是等於 channels；
elemsize : 矩陣中每乙個元素的資料大小，如果mat中的資料的資料型別是 cv_8u 那麼 elemsize = 1，cv_8uc3 那麼 elemsize = 3，cv_16uc2 那麼 elemsize = 4；記住另外有個 elemsize1 表示的是矩陣中資料型別的大小，即 elemsize / channels 的大小
這是乙個二維矩陣，那麼維度為 2 （m.dims == 2）；
m.rows == 3; m.cols == 4；
sizeof(uchar) = 1，那麼每乙個資料元素大小為 1 （m.elemsize() == 1, m.elemsize1() == 1）；
cv_8u 得到 m.depth() == 0, m.channels() == 1；
因為是二維矩陣，那麼 step 陣列只有兩個值， step[0] 和 step[1] 分別代表一行的資料大小和乙個元素的資料大小，則 m.step[0] == 4, m.step[1] == 1；
假設上面的矩陣資料型別是 cv_8uc3，也就是三通道
m.dims == 2； m.channels() == 3；m.depth() == 0；
m.elemsize() == 3 （每乙個元素包含3個uchar值） m.elemsize1() == 1 （elemsize / channels）
m.step[0] == m.cols * m.elemsize() == 12, m.step[1] == m.channels() * m.elemsize1() == m.elemsize() == 3；
m.step(0) == m.cols * m.channels() == 12 ; m.step(1) == m.channels() == 3；
mat::clone() 建立乙個全拷貝
mat::copyto(); 不止表示拷貝資料，還表示n=m.col(0)
mat矩陣中資料指標mat.data是uchar型別指標，cv_8u系列可以通過計算指標位置快速地定位矩陣中的任意元素。
mat m(7,7,cv_32f,scalar(1,3));
解釋如下：建立乙個m矩陣，7行7列，型別為cv_32f，c2表示有2個通道。scalar(1,3)是對矩陣進行初始化賦值。第乙個通道全為1，第2個通道全為3。
mat_對應的是cv_8u，
mat_對應的是cv_8s，
mat_對應的是cv_32s，
mat_對應的是cv_32f，
mat_對應的是cv_64f
cv::mat是乙個n維矩陣類，宣告在中。（using namespace cv）
cv::mat_是乙個模板類，宣告在中。
由於cv::mat類中含有很多模板方法，這些引數型別要到執行期才能確定，但是這種靈活性卻使得簡單的呼叫**複雜，因此就有了cv::mat_類來簡化**。
mat有3個重要的方法：
1、mat mat = imread(const string* filename);
讀取影象
2、imshow(const string framename, inputarray mat);
顯示影象
3、imwrite (const string& filename, inputarray img);
儲存影象
at<>和ptr<>的區分
image.at(i,j)：取出灰度影象中i行j列的點。
image.at(i,j)[k]：取出彩色影象中i行j列第k通道的顏色點。其中uchar,vec3b都是影象畫素值的型別，vec3b通過typedef vec來定義的，n代表元素的個數，t代表型別。
更簡單一些的方法：opencv定義了乙個mat的模板子類為mat_，它過載了operator()讓我們可以更方便的取影象上的點。
mat_im=image;
im(i,j)=255；
取出影象中第i行資料的指標：image.ptr(i)；』
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