在opencv中，reshape函式比較有意思，它既可以改變矩陣的通道數，又可以對矩陣元素進行序列化，非常有用的乙個函式。
函式原型：
c++: mat mat::reshape(int cn, int rows=0) const引數比較少，但設定的時候卻要千萬小心。
cn: 表示通道數(channels), 如果設為0，則表示保持通道數不變，否則則變為設定的通道數。
rows: 表示矩陣行數。 如果設為0，則表示保持原有的行數不變，否則則變為設定的行數。
首先設定乙個初始矩陣：乙個20行30列1通道的乙個矩陣
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
第一次變化：通道數不變，將矩陣序列化1行n列的行向量。
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
第二次變化：通道數不變，將矩陣序列化n行1列的列向量。
int main()
可見，序列成列向量比行向量要麻煩一些，還得去計算出需要多少行。但我們可以先序列成行向量，再轉置
mat dst = data.reshape(0, 1); //第三次變化：通道數由1變為2，行數不變。序列成行向量
mat dst = data.reshape(0, 1).t(); //
序列成列向量
int main()
從結果可以看出，列數被分出一半，放在第二個通道裡去了。
同理，如果通道數由1變為3，行數不變。則每通道的列數變為原來的三分之一。
需要注意的是，如果行保持不變，改變的通道數一定要能被列數整除，否則會出錯。
第四次變化：通道數由1變為2，行數變為原來的五分之一。
int main()
可見，不管怎麼變，都遵循這樣乙個等式：
變化之前的 rows*cols*channels = 變化之後的 rows*cols*channels
我們只能改變通道數和行數，列數不能改變，它是自動變化的。
但是要注意的是，在變化的時候，要考慮到是否整除的情況。如果改變的數值出現不能整除，就會報錯。
最後，我們再驗證一下：opencv在序列化的時候是行序列化還是列序列化呢？
我們知道，在matlab裡面，是列序列化， 即取值為從上到下，從左到右，opencv又是怎麼樣的呢
int main()
{ mat data = (mat_(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30); //2行3列的矩陣
cout << data << endl;
mat dst1 = data.reshape(0, 6); //通道不變，序列成列向量
cout <
從結果看出，不管是變化成行向量還是列向量，opencv都是行序列化，即從左到右，從上到下，與matlab是不一樣的。
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