最近在系統地學習OpenCV，將學習的過程在此做一個記錄，主要以代碼+注釋的方式

記錄學習過程。

cv::Mat有兩個必不可少的組成部分：一個頭部和一個數據塊。頭部包含了矩陣的所有相關信息（大小、通道數量、數據類型等）；數據塊包含了圖像中所有像素的值。頭部有一個指向數據塊的指針，即data屬性。cv::Mat有一個很重要的屬性，即只有在明確要求時，內存塊才會被復制。實際上，大多數操作僅僅復制了cv::Mat的頭部，因此多個對象會同時指向同一個數據塊。 

下面的程序可用來測試cv::Mat數據結構的不同屬性（代碼+注釋）：

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>// 測試函數， 它創建一個圖像cv::Mat function() {	// 創建圖像	cv::Mat ima(500, 500, CV_8U, 50);	// 返回圖像	return ima;} int main() {	// 定義圖像窗口	cv::namedWindow("Image 1");	cv::namedWindow("Image 2");	cv::namedWindow("Image 3");	cv::namedWindow("Image 4");	cv::namedWindow("Image 5");	cv::namedWindow("Image");	/*我們需要指定每個矩陣元素的類型，這里我們用CV_8U表示每個像素	對應1字節，用字母U表示無符號,你也可用字母S表示有符號。對于	彩色圖像，你應該用三通道類型（CV_8UC3），也可以定義16位和	32位的整數（有符號或無符號），例如CV_16SC3。我們甚至可以使	用32位和64位的浮點數（例如CV_32F）。*/	// 創建一個240行 × 320列的新圖像	cv::Mat image1(240, 320, CV_8U, 100);	cv::imshow("Image", image1); // 顯示圖像	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	/*我們可以隨時用create方法分配或重新分配圖像的數據塊，如果圖	像已經分配，首先其原來的內容會被釋放。*/	// 重新分配一個新的圖像	image1.create(200, 200, CV_8U);	image1 = 200;	cv::imshow("Image", image1); // 顯示圖像	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	/*圖像（或矩陣）的每個元素都可以包含多個值（例如彩色圖像中的三	個通道），因此OpenCV引入了一個簡單的數據結構cv::Scalar，	用于在調用函數時傳遞像素值。該結構通常包含一個或三個值。*/	// 創建一個紅色的圖像	// 通道次序為BGR	cv::Mat image2(240, 320, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));	// 或者：	// cv::Mat image2(cv::Size(320,240),CV_8UC3);	// image2= cv::Scalar(0,0,255);	cv::imshow("Image", image2); // 顯示圖像	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	// 讀入一個圖像	cv::Mat image3 = cv::imread("puppy.bmp");	/*一旦沒有了指向cv::Mat對象的引用， 分配的內存就會被自動釋		放。 這一點非常方便， 因為它避免了C++動態內存分配中經常發生的		內存泄漏問題。 這是OpenCV 2中一個關鍵的機制， 它的實現方法是		通過cv::Mat實現計數引用和淺復制。 因此， 當在兩個圖像之間賦		值時， 圖像數據（ 即像素） 并不會被復制， 此時兩個圖像都指向同一		個內存塊。 這同樣適用于圖像間的值傳遞或值返回。 由于維護了一個		引用計數器， 因此只有當圖像的所有引用都將釋放或賦值給另一個圖		像時， 內存才會被釋放；*/	// 所有這些圖像都指向同一個數據塊。	//下面的兩個圖像，對其中的任何一個做轉換都會影響到其他圖像。	cv::Mat image4(image3);	image1 = image3;	/*如果要對圖像內容做一個深復制， 你可以使用copyTo方法， 在此情況下	目標圖像會調用create方法。 另一個生成圖像副本的方法是clone， 即創建	一個完全相同的新圖像*/	// 這些圖像是源圖像的副本圖像	image3.copyTo(image2);	cv::Mat image5 = image3.clone();	// 轉換圖像用來測試	cv::flip(image3, image3, 1);	// 檢查哪些圖像在處理過程中受到了影響	cv::imshow("Image 3", image3);	cv::imshow("Image 1", image1);	cv::imshow("Image 2", image2);	cv::imshow("Image 4", image4);	cv::imshow("Image 5", image5);	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	// 從函數中獲取一個灰度圖像	cv::Mat gray = function();	cv::imshow("Image", gray); // 顯示圖像	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	// 作為灰度圖像讀入	image1 = cv::imread("puppy.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);	/*如果你需要把一個圖像復制到另一個圖像中， 而兩者的數據類型不一	定相同， 那就要使用convertTo方法.需要注意的是， 這兩個圖像的通道數量	必須相同。*/	image1.convertTo(image2, CV_32F, 1 / 255.0, 0.0);	cv::imshow("Image", image2); // 顯示圖像	cv::waitKey(0); // 等待按鍵	return 0;}程序運行結果：從左往下，image1至image5。