Mat数据结构

Mat类的组成

主要由两部分组成
1.矩阵头信息：主要存储矩阵大小，矩阵存储方法，矩阵地址等
2.图像像素矩阵的指针

Mat对象的拷贝问题

Mat对象的拷贝构造函数以及拷贝构造运算符（重载的=）都是使用浅拷贝：只拷贝了指针的值，但是仍然指向共同的一片区域

Mat A, C;                          // creates just the header parts
A = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // here we'll know the method used (allocate matrix)
Mat B(A);                                 // Use the copy constructor
C = A;                                    // Assignment operator
Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle　Ｄ中的指针指向Ａ指针指向矩阵的一片长方形区域
Mat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries　也是指向一部
区域，第一个参数代表行（全部行），第二个参数代表列（１～３列）

如上，A、B、C三个对象最终指向的都是同一片内存区域。即对它们三个任何一个的图像进行修改，另外两个也修改了。如果想要进行深拷贝，可以使用Mat类自带的两个函数：cv::Mat::clone()与cv::Mat::copyTo()，使用方法如下：

Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

现在，Ａ、Ｆ、Ｇ三个Mat对象分别管理属于自己的图像矩阵内存，不会互相干扰。

图像的存储方法

• 图像是按照矩阵的方式将每个像素的颜色用数字存储的。存储方法主要受两个参数影响：

1.颜色空间：决定了使用何种方法编码一个像素的颜色，比如灰度空间单通道描述、RGB三通道红绿蓝描述等
颜色空间主要有RGB、HSV等，opencv标准显式中使用的RGB其实是BGR，即翻转了一下顺序。同时，RGB转灰度空间使用了如下公式：

Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

2.数据类型：使用何种数据类型来描述一个通道，如unsigned char(8位0~255)、signed char(8位-128~127)、float(32位)、double(64位)等，越大则图像占用内存越大，可描述的色彩越细微；

• 使用imread(“1.png”)，默认参数是IMREAD_COLOR ,即总是将硬盘中的图片转换为8位的3通道BGR彩色图然后读入内存，并返回一个3通道BGR的mat类型

• Mat中指针指向的矩阵中像素的组织形式（灰度空间与BGR空间）
  

  下面这张图是BGR颜色空间的组织形式，每个大列下会有三个小列依次代表着三种颜色通道（分别是B、G、R），每个像素由一行中的三列组成