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我記得開始接觸OpenCV就是因為一個算法里面需要2維動態(tài)數(shù)組，那時候看core這部分也算是走馬觀花吧，隨著使用的增多，對Mat這個結(jié)構(gòu)越來越喜愛，也覺得有必要溫故而知新，于是這次再看看Mat。

Mat最大的優(yōu)勢跟STL很相似，都是對內(nèi)存進行動態(tài)的管理，不需要之前用戶手動的管理內(nèi)存，對于一些大型的開發(fā)，有時候投入的lpImage內(nèi)存管理的時間甚至比關注算法實現(xiàn)的時間還要多，這顯然是不合適的。除了有些嵌入式場合必須使用c語言，我任何時候都強烈像大家推薦Mat。

Mat這個類有兩部分數(shù)據(jù)。一個是matrix header，這部分的大小是固定的，包含矩陣的大小，存儲的方式，矩陣存儲的地址等等。另一個部分是一個指向矩陣包含像素值的指針。

Mat A, C; // creates just the header partsA = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // here we’ll know the method used (allocate matrix)Mat B(A); // Use the copy constructorC = A; // Assignment operator

需要注意的是，copy這樣的操作只是copy了矩陣的matrix header和那個指針，而不是矩陣的本身，也就意味著兩個矩陣的數(shù)據(jù)指針指向的是同一個地址，需要開發(fā)者格外注意。比如上面這段程序，A、B、C指向的是同一塊數(shù)據(jù)，他們的header不同，但對于A的操作同樣也影響著B、C的結(jié)果。剛剛提高了內(nèi)存自動釋放的問題，那么當我不再使用A的時候就把內(nèi)存釋放了，那時候再操作B和C豈不是很危險。不用擔心，OpenCV的大神為我們已經(jīng)考慮了這個問題，是在最后一個Mat不再使用的時候才會釋放內(nèi)存，咱們就放心用就行了。

如果想建立互不影響的Mat，是真正的復制操作，需要使用函數(shù)clone()或者copyTo()。

說到數(shù)據(jù)的存儲，這一直就是一個值得關注的問題，Mat_<uchar>對應的是CV_8U，Mat_<uchar>對應的是CV_8U，Mat_<char>對應的是CV_8S，Mat_<int>對應的是CV_32S，Mat_<float>對應的是CV_32F，Mat_<double>對應的是CV_64F，對應的數(shù)據(jù)深度如下：

這里還需要注意一個問題，很多OpenCV的函數(shù)支持的數(shù)據(jù)深度只有8位和32位的，所以要少使用CV_64F，但是vs的編譯器又會把float數(shù)據(jù)自動變成double型，有些不太爽。

還有個需要注意的問題，就是流操作符<<對于Mat的操作，僅限于Mat是2維的情況。

還有必要說一下Mat的存儲是逐行的存儲的。

再說說Mat的創(chuàng)建，方式有兩種，羅列一下：1.調(diào)用create（行，列，類型）2.Mat（行，列，類型（值））。例如：

// make a 7x7 complex matrix filled with 1+3j.Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));// and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix.// The old content will be deallocatedM.create(100,60,CV_8UC(15));

要是想創(chuàng)建更高維的矩陣，要寫成下面的方式

// create a 100x100x100 8-bit arrayint sz[] = {100, 100, 100};Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));

對于矩陣的行操作或者列操作，方式如下：（注意對列操作時要新建一個Mat，我想應該跟列地址不連續(xù)有關）

// add the 5-th row, multiplied by 3 to the 3rd rowM.row(3) = M.row(3) + M.row(5)*3;// now copy the 7-th column to the 1-st column// M.col(1) = M.col(7); // this will not workMat M1 = M.col(1);M.col(7).copyTo(M1);

下面的東西就比較狂暴了，對于外來的數(shù)據(jù)，比如你從別的地方接受了一幅圖片，但可以不是Mat結(jié)構(gòu)的，而只有一個數(shù)據(jù)的指針，看看接下來的代碼是如何應付的，重點哦，親

void process_video_frame(const unsigned char* pixels,int width, int height, int step){Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);GaussianBlur(img, img, Size(7,7), 1.5, 1.5);}

親，有木有很簡單?。?！

還有一種快速初始化數(shù)據(jù)的辦法，如下：

double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();

也可以把原來的IplImage格式的圖片直接用Mat（IplImage）的方式轉(zhuǎn)成Mat結(jié)構(gòu)，也可以像Matlab一樣調(diào)用zeros()、ones()、eye()這樣的函數(shù)進行初始化。

如果你需要提前釋放數(shù)據(jù)的指針和內(nèi)存，可以調(diào)用release()。

對于數(shù)據(jù)的獲取，當然還是調(diào)用at<float>(3, 3)這樣的格式為最佳。其他的方法我甚少嘗試，就不敢介紹了。

最后要提的一點是關于Mat的表達式，這個也非常多，加減乘除，轉(zhuǎn)置求逆，我怎么記得我以前介紹過呢。那就不多說啦~