Mat补充

Mat的创建

1.使用Mat的构造函数

Mat test(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));

2.使用Mat的构造函数

int sizes[3] = {2,2,2};

Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));

3.为已存在的IplImage指针创建信息头

int sizes[3] = {2,2,2};

Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));

4.使用create函数

Mat test;

test.create(4,4,CV_8UC2);

5.使用Matlab初始化方式

（1）Mat me = Mat::eye(4,4,CV_64F);

（2）Mat mo = Mat::ones(2,2,CV_32F);

（3）Mat mz = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);

注：元素类型 CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]

Mat中相关成员的意义

1.data

Mat对象中的一个指针，指向存放矩阵数据的内存(uchar *data)

2.dims

矩阵的纬度

3.channels

矩阵通道，矩阵中每一个矩阵元素拥有的值的个数

4.depth

深度，即每一个像素的位数，也是每一个通道的位数。在opencv的Mat.depth()中得到的是一个0 – 6的数字，分别代表不同的位数：

enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }，可见 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。

5.elemSize

矩阵中每个元素的大小，每个元素包含channels个通道，如果Mat中的数据的数据类型是CV_8U那么elemSize = 1；是CV_8UC3那么

elemSize = 3，是CV_16UC2那么elemSize = 4。

6.elemSize1

矩阵中数据类型的大小，即elemSize/channels,也就是depth对应的位数

7.step

是一个数组，定义了矩阵的布局

若矩阵有n维，则step数组大小为n

step[n-1] = elemSize(每个矩阵元素的数据大小)

step[n-2] = size(1维)*elemSize

step[n-3] = size(2维)*size(1维)*elemSize

...

step[0] = size(n-1维)*size(n-2维)*...size(1维)*elemSize

8.step1

step1也是一个数组，为step/elemSize1，若矩阵有n维，则step1[n-1] = channels。

9.type

矩阵元素的类型，即创建Mat时传递的类型，例如CV_8UC3、CV_16UC2等。