data：Mat對(duì)象中的一個(gè)指針，指向內(nèi)存中存放矩陣數(shù)據(jù)的一塊內(nèi)存 (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，矩陣中的每一個(gè)矩陣元素?fù)碛械闹档膫€(gè)數(shù)，比如說 3 * 4 矩陣中一共 12 個(gè)元素，如果每個(gè)元素有三個(gè)值，那么就說這個(gè)矩陣是 3 通道的，即 channels = 3。常見的是一張彩色圖片有紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道。

depth：深度，即每一個(gè)像素的位數(shù)(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一個(gè) 0 – 6 的數(shù)字，分別代表不同的位數(shù)：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 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：是一個(gè)數(shù)組，定義了矩陣的布局，具體見下面圖片分析，另外注意 step1 (step / elemSize1)，M.step[m-1] 總是等于 elemSize，M.step1(m-1)總是等于 channels；

elemSize : 矩陣中每一個(gè)元素的數(shù)據(jù)大小，如果Mat中的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型是 CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize = 4；記住另外有個(gè) elemSize1 表示的是矩陣中數(shù)據(jù)類型的大小，即 elemSize / channels 的大小

這是一個(gè)二維矩陣，那么維度為 2 (M.dims == 2)；M.rows == 3; M.cols == 4；sizeof(uchar) = 1，那么每一個(gè)數(shù)據(jù)元素大小為 1 (M.elemSize() == 1, M.elemSize1() == 1)；CV_8U 得到 M.depth() == 0, M.channels() == 1；因?yàn)槭嵌S矩陣，那么 step 數(shù)組只有兩個(gè)值， step[0] 和 step[1] 分別代表一行的數(shù)據(jù)大小和一個(gè)元素的數(shù)據(jù)大小，則 M.step[0] == 4, M.step[1] == 1；M.step1(0) == M.cols = 4; M.step1(1) == 1；

假設(shè)上面的矩陣數(shù)據(jù)類型是 CV_8UC3，也就是三通道M.dims == 2； M.channels() == 3；M.depth() == 0；M.elemSize() == 3 (每一個(gè)元素包含3個(gè)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() ?創(chuàng)建一個(gè)全拷貝

Mat::copyTo(); ?不止表示拷貝數(shù)據(jù)，還表示n=m.col(0)

Mat矩陣中數(shù)據(jù)指針Mat.data是uchar類型指針，CV_8U系列可以通過計(jì)算指針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：創(chuàng)建一個(gè)M矩陣，7行7列，類型為CV_32F，C2表示有2個(gè)通道。Scalar(1,3)是對(duì)矩陣進(jìn)行初始化賦值。第一個(gè)通道全為1，第2個(gè)通道全為3。

Mat_對(duì)應(yīng)的是CV_8U，

Mat_對(duì)應(yīng)的是CV_8S，

Mat_對(duì)應(yīng)的是CV_32S，

Mat_對(duì)應(yīng)的是CV_32F，

Mat_對(duì)應(yīng)的是CV_64F

cv::Mat是一個(gè)n維矩陣類，聲明在中。(using namespace cv)

cv::Mat_是一個(gè)模板類，聲明在中。

由于cv::Mat類中含有很多模板方法，這些參數(shù)類型要到運(yùn)行期才能確定，但是這種靈活性卻使得簡(jiǎn)單的調(diào)用代碼復(fù)雜，因此就有了cv::Mat_類來簡(jiǎn)化代碼。

cv::Mat image = cv::imread('img.jpg');

image.at(j, i) = 255;

cv::Mat_ im2 =image;

im2(j, i) = 255;

Mat有3個(gè)重要的方法：

1、Mat?mat?=?imread(const?String*?filename);????????讀取圖像

2、imshow(const?string?frameName,?InputArray?mat);?????顯示圖像

3、imwrite?(const?string&?filename,?InputArray?img);???儲(chǔ)存圖像

at<>和ptr<>的區(qū)分

image.at(i,j)：取出灰度圖像中i行j列的點(diǎn)。

image.at(i,j)[k]：取出彩色圖像中i行j列第k通道的顏色點(diǎn)。其中uchar,Vec3b都是圖像像素值的類型，Vec3b通過typedef Vec來定義的，N代表元素的個(gè)數(shù)，T代表類型。

更簡(jiǎn)單一些的方法：OpenCV定義了一個(gè)Mat的模板子類為Mat_，它重載了operator()讓我們可以更方便的取圖像上的點(diǎn)。

Mat_ im=image;

im(i,j)=255；

取出圖像中第i行數(shù)據(jù)的指針：image.ptr(i)；’

opencv遍歷的詳細(xì)介紹：http://www.cnblogs.com/ronny/p/3482202.html

http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/04/06/3002962.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的char类型是多少 mat_opencv之Mat数据类型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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