cvmat矩陣資料結構是opencv的基礎資料型別，對於影象處理這種密級型運算，經常需要訪問，修改，設定其元素的值。opencv提供了很多優良的函式，能夠很簡單的實現上述功能。在《學習opencv》一書中，作者分別就簡單的方法，麻煩的方法，和恰當的方法對相關函式進行了講解，講得比較清晰。本文主要講解通過指標高效訪問cvmat元素的方法z及平時容易忽視的一些小問題。
1.關於元素資料型別
cvmat中資料型別由幾個部分構成 cv_(s|u|f)channels,s表示有符號的，u表示無符號的，f表示浮點數;比如cv_32f1，表示32位1通道浮點數;cv_8u3，表示8位無符號3通道整形;資料型別重要的原因在於
a.它決定了cvmat資料的分布，比如，若元素型別cv_8uc1（常用於灰度影象 ),那麼cvmat的資料排列是每行按照ggggggg(g表示乙個畫素的灰度值)的格式排列;若元素型別為cv_8uc3，則可以表示彩色影象，其行排列成為bgrbgrbgr(分別表示藍綠紅三個通道值，三個通道值表徵1個畫素)的形式；
b.在訪問其資料型別時，如何正確轉換成對應的資料型別指標；後面的例子會說到；
2.訪問cvmat中的元素
簡單的通過cv_mat_elem巨集，cvgetrealxd()函式即可實現，但是影象處理是計算密集型操作，這些函式雖然簡單易用，但是效率比較低。因此最常用的是採用指標來訪問cvmat中的元素。
cvmat結構中data結構對於指標訪問其元素非常重要.
其data成員為
uniondata;
由於是聯合體，因此在訪問時，
指標可以在這幾種型別的指標之間轉換。當然這還歸功於
cvmat中每行的位元組長度是固定的，成員step記錄了cvmat每行的位元組數。下面的**說明如何高效訪問矩陣元素。
cvmat* mat=cvcreatemat(5,3,cv_32fc1);//建立乙個5行3列的矩陣，元素型別為32位單通道浮點數;資料型別對於後面使用指標訪問矩陣元素非常重要。
cvzero(mat);
int row,col;
//下面的**給矩陣的每個元素賦值
for (row=0;rowheight;row++)
}//下面的3段**功能是一樣的，都是在控制台顯示各個元素的值
///code1
for (row=0;rowheight;row++)
}///code2
for (row=0;rowheight;row++)
std::cout<
} ///code 3
for (row=0;rowheight;row++)
std::cout<
}
///
用指標除了順序訪問cvmat中的元素外，還可以訪問任意位置的元素，當然前提是需要自己計算指標。比如：
for (row=0;rowheight;row++)
}
std::cout<
}cvreleasemat(&mat);//用完釋放相關資源
因此，對cvmat中的元素不要拘泥於書上提供的幾種方式，在程式效率很重要的情況下，可以合理使用指標結合step完美的訪問cvmat中的元素，當然，使用指標，也有缺點，出現錯誤不容易發現，自己曾經遭過道。
自己幾點體會：
（1）：和作者前面提到的一樣，陣列的資料型別非常重要。其中通道數表明了資料的排列方式，資料型別對後面的訪問方式有很大影響；
（2）：在cvmat中，最重要一點要理解的是step。
其有兩點非常重要;
第一：其是以位元組為單位的;
第二：對於指定的矩陣每行的位元組長度是固定的。
由這兩點可以引申出來兩種訪問方式
第一：對於以位元組為單位的這種形式，在上面的code1、code2表現的非常明顯。這裡對於不同型別的陣列，因為其所佔的空間大小不同，但是每行的位元組長度是固定的，這裡可以通過比例放縮，即除以sizeof(*),來準確定位；
第二：對於指定的矩陣每行的位元組長度是固定這種形式，在第乙個列子中表現明顯。這裡先用簡單的ptr定位，再進行強制轉換。因為是利用了固定的長度，這種一一對應的方式來進行定位，非常方便。這裡是把定位和操作分開進行的。
依據以上分析，下面給出簡單的總結（
cvmat* mat；
mat = cvcreatemat(9,10,cv_64fc3);//注意所申請矩陣元素的型別，不同的型別訪問操作方法不同，但類似可推導，以此為例。
opencv中的多通道矩陣cvmat元素的訪問方法總結如下：
1.mat(i,j,1)：
*(mat->data.db
+ i*(mat->step/8) + 3*j);//.db為double資料型別，step型別為int，代表矩陣每行的
位元組數，因此要處以sizeof(double)
=8。
mat(i,j,2)：
*(mat->data.db
+ i*(mat->step/8) + 3*j+1);
mat(i,j,3)：
*(mat->data.db
+ i*(mat->step/8) + 3*j+2);
基本模式： *（mat->data.型別 + 行號*（該型別資料對應的一行的步長要按照該型別的長度來運算）+按照該型別來說的列數+所取的通道數）
2.mat(i,j,1)：
((double*)
(mat->data.
ptr+i*mat->step))[3*j];//ptr的型別為uchar*,step型別為int，代表矩陣每行的位元組數。另外指標可以當做陣列名，因此可以這樣操作。
mat(i,j,2)：
((double*)(mat->data.ptr
+i*mat->step))[3*j+1];
mat(i,j,3)：
((double*)(mat->data.ptr+i*mat->step))[3*j+2];
基本模式：((強轉型別*)
(mat->data.
ptr+行號*mat->step))[3*列號+所取的通道數]
3.mat(i,j,1)：
*((double*)
(mat->data.
ptr+i*mat->step) + 3*j );//根據以上也可以這樣
總之就是c語言中的指標操作啦，要注意指標的型別，以及step的單位是位元組就可以了。
4.運用cv_mat_elem巨集來訪問
mat(i,j,3): cv_mat_elem(mat,double,i,3*j+2)
該方法最方便。
自己的幾點體會：
（1）：第一種方法是順序訪問的，但是這種最可能出問題。learning opencvp-46中說到，cvmat資料指標可以指向乙個大型陣列中的roi，所以無法保證資料逐行連續訪問。因此，這種容易出問題。
（2）：第二種和第三種方法是每次重新計算起點，這種是精確的。
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