Opencv系列（二）：Mat类的定义及输出_c#mat类型的数据怎么输出

Opencv系列（二）：Mat类的定义及输出

一、数字图像

什么是数字图像？
数字图像是物理图像（客观世界中，以自然形式呈现出的图像，也叫做连续图像）的连续信号值被离散化后，以像素为单元组成的二维矩阵，每个像素通过离散的数值进行表征 （如图）。

数字图像三要素：
（1）图像大小：图像的长（length）和宽（width），即图像在长度和宽度方向上的像素个数；
（2）图像通道数：可以理解位表征一个像素单元需要的数值个数；比如灰度图只有明暗变化，因此只需要一个数值表征，通道数为1；彩图通常需要三个通道（数值）R、G、B来表征，通过R、G、B不同的比例合成需要的颜色，因此通道数为3；
（3）图像的深度：用来存储表征通道数值所占内存的BIT位数，例如用0~255的整数来表述灰度图每个像素的值，255=2⁸，则8即为图像深度；而由于位数相同，数据类型不同，数值的范围也会不同，因此定义图像矩阵时必须明确数值是有符号（S）型还是无符号型（U），是否为浮点型（F）。
*关于数值类型的详细介绍请参考官网：数值类型

在Opencv中，Mat类表示一个N维单通道或多通道数值矩阵，可以用它来存储由实数或复数构成的向量、矩阵、灰度或彩色图像、体素、向量场、点云、张量和直方图(高维的直方图最好存储在SparseMat中)，下面就来介绍Mat类的创建和操作。

二、Mat对象的创建

图像矩阵在Mat对象中的存储：
Mat类由两部分组成：矩阵头（包含矩阵大小、存储方法、存储地址等信息）和一个指向所有像素值的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但是矩阵本身的大小可能因图像的不同而不同，并且通常比矩阵头要大几个数量级。
下图是一张3通道彩图在内存中存储的方式，用取色器取色并和内存中数据存储顺序对比，可以看到3原色存储的顺序是B（蓝色）、G（绿色）、R（红色），同一行像素存储在矩阵的同一行，因此当图像大小是mxn时，通道数位c时，矩阵的大小为mxcn。

Mat对象的创建

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
   
   //---------【Mat对象的使用】-----------
   Mat A = imread("C:\\Users\\ZH\\Desktop\\2_20191012\\1.png", 1);
   //复制和赋值，只创建Mat对象信息头，公用一个矩阵
   Mat B(A);  //复制
   Mat C = A;  //赋值
   
   //创建只引用部分矩阵数据的信息头
   Mat D(A, Rect(1, 400, 100, 500));  //使用Rect()函数
   Mat E = A(Range::all(), Range(1,50));  //使用Range()函数
   
   //clone()函数和copyTo()函数创建信息头并将矩阵复制（会降低运算速度）
   Mat F = A.clone
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