一、數字圖像存儲概述
數字圖像存儲時，我們存儲的是圖像每個像素點的數值，對應的是一個數字矩陣。
二、Mat的存儲
1、OpenCV1基於C接口定義的圖像存儲格式IplImage*，直接暴露內存，如果忘記釋放內存，就會造成內存泄漏。
2、從OpenCV2開始，開始使用Mat類存儲圖像，具有以下優勢：
（1）圖像的內存分配和釋放由Mat類自動管理
（2）Mat類由兩部分數據組成：矩陣頭(包含矩陣尺寸、存儲方法、存儲地址等)和一個指向存儲所有像素值的矩陣(根據所選存儲方法的不同，矩陣可以是不同的維數)的指針。Mat在進行賦值和拷貝時，只復制矩陣頭，而不復制矩陣，提高效率。如果矩陣屬於多個Mat對象，則通過引用計數來判斷，當最后一個使用它的對象，則負責釋放矩陣。
（3）可以使用clone和copyTo函數，不僅復制矩陣頭還復制矩陣。
三、Mat創建
1、使用Mat構造函數
Mat test(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));
2、使用Mat構造函數2
int sizes[3] = {2,2,2};
Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));
3、為已存在的IplImage指針創建信息頭
IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg",1);
Mat test(img);
4、利用create函數
Mat test;
test.create(4,4,CV_8UC2);
5、采用Matlab形式的初始化方式
（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：元素類型，即CV_[位數][帶符號與否][類型前綴]C[通道數]
四、Mat中相關成員的意義
1、data
Mat對象中的一個指針，指向存放矩陣數據的內存(uchar* data)
2、dims
矩陣的維度，3*4的矩陣維度為2維，3*4*5的矩陣維度為3維
3、channels
矩陣通道，矩陣中的每一個矩陣元素擁有的值的個數，比如說 3 * 4 矩陣中一共 12 個元素，如果每個元素有三個值，那么就說這個矩陣是 3 通道的，即 channels = 3。常見的是一張彩色圖片有紅、綠、藍三個通道。
4、depth
深度，即每一個像素的位數，也就是每個通道的位數。在opencv的Mat.depth()中得到的是一個0 – 6的數字，分別代表不同的位數：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。
5、elemSize
矩陣中每個元素的大小，每個元素包含channels個通道。如果Mat中的數據的數據類型是CV_8U那么elemSize = 1；是CV_8UC3那么elemSize = 3，是CV_16UC2那么elemSize = 4。
6、elemSize1
矩陣中數據類型的大小，即elemSize/channels，也就是depth對應的位數。
7、step
是一個數組，定義了矩陣的布局，參考下圖
若矩陣有n維，則step數組大小為n
step[n-1] = elemSize(每個矩陣元素的數據大小)
step[n-2] = size(1維)*elemSize
step[n-3] = size(2維)*size(1維)*elemSize
...
step[0] = size(n-1維)*size(n-2維)*...size(1維)*elemSize
8、step1
step1也是一個數組，為step/elemSize1，若矩陣有n維，則step1[n-1] = channels。
9、type
矩陣元素的類型，即創建Mat時傳遞的類型，例如CV_8UC3、CV_16UC2等。