data：Mat對象中的一個指針，指向內存中存放矩陣數據的一塊內存 (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。
depth：深度，即每一個像素的位數(bits)，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；
step：是一個數組，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] 總是等於 elemSize，M.step1(m-1)總是等於 channels；
elemSize : 矩陣中每一個元素的數據大小，如果Mat中的數據的數據類型是 CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize = 4；記住另外有個 elemSize1 表示的是矩陣中數據類型的大小，即 elemSize / channels 的大小
這是一個二維矩陣，那么維度為 2 （M.dims == 2）；
M.rows == 3; M.cols == 4；
sizeof(uchar) = 1，那么每一個數據元素大小為 1 （M.elemSize() == 1, M.elemSize1() == 1）；
CV_8U 得到 M.depth() == 0, M.channels() == 1；
因為是二維矩陣，那么 step 數組只有兩個值， step[0] 和 step[1] 分別代表一行的數據大小和一個元素的數據大小，則 M.step[0] == 4, M.step[1] == 1；
M.step1(0) == M.cols = 4; M.step1(1) == 1；
假設上面的矩陣數據類型是 CV_8UC3，也就是三通道
M.dims == 2； M.channels() == 3；M.depth() == 0；
M.elemSize() == 3 （每一個元素包含3個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() 創建一個全拷貝
Mat::copyTo(); 不止表示拷貝數據，還表示n=m.col(0)
Mat矩陣中數據指針Mat.data是uchar類型指針，CV_8U系列可以通過計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：創建一個M矩陣，7行7列，類型為CV_32F，C2表示有2個通道。Scalar(1,3)是對矩陣進行初始化賦值。第一個通道全為1，第2個通道全為3。
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
cv::Mat是一個n維矩陣類，聲明在<opencv2/core/core.hpp>中。（using namespace cv）
cv::Mat_是一個模板類，聲明在<opencv2/core/core.hpp>中。
由於cv::Mat類中含有很多模板方法，這些參數類型要到運行期才能確定，但是這種靈活性卻使得簡單的調用代碼復雜，因此就有了cv::Mat_類來簡化代碼。
cv::Mat image = cv::imread('img.jpg'); image.at<uchar>(j, i) = 255; cv::Mat_<uchar> im2 = image; im2(j, i) = 255;
Mat有3個重要的方法：
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); 儲存圖像
at<>和ptr<>的區分
image.at<uchar>(i,j)：取出灰度圖像中i行j列的點。
image.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出彩色圖像中i行j列第k通道的顏色點。其中uchar,Vec3b都是圖像像素值的類型，Vec3b通過typedef Vec<T,N>來定義的，N代表元素的個數，T代表類型。
更簡單一些的方法：OpenCV定義了一個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。
Mat_<uchar> im=image;
im(i,j)=255；
取出圖像中第i行數據的指針：image.ptr<uchar>(i)；’
opencv遍歷的詳細介紹：http://www.cnblogs.com/ronny/p/3482202.html
http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/04/06/3002962.html