1.简单代码实操(二)：Mat的创建及读取
2.OpenCV:Mat源码解读
3.OpenCV的mat类

简单代码实操(二)：Mat的创建及读取

       Mat的创建与读取实操

       Mat是OpenCV中最常用的数据结构，它具有多种特性，如不同的数据类型（depth()，如0-6级）和加上通道后的type。Mat的核心在于它的内存管理，直接赋值相当于浅拷贝，安静源码通过clone()或copyTo()可以实现深拷贝，以创建独立的对象。

       创建Mat的方法多样，包括无颜色矩阵的默认构造函数（Mat()、Mat(int _rows, int _cols, int _type) 等）、带有颜色的仿 短视频 源码构造函数（Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s)）以及使用特殊函数创建全0、全1、对角矩阵的函数。值得注意的是，创建3通道图像时，ones()函数可能不会得到全1矩阵，除非所有通道都为1。

       Mat的元素访问有多种方式：数组方式和指针方式。通过获取头指针，可以将图像元素以一维数组的形式访问。理解这些操作对于处理和处理图像数据至关重要。

       深入了解Mat的源码的反码补码创建与读取，可以参考以下资源：

       opencv4.5.5的Mat图像格式 - 知乎

       opencv4.5.5遍历图像像素 - 知乎

       OpenCV中6种访问Mat元素的方法 - CSDN博客

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的付费 福利apk 源码基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的资金累计指标源码底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

OpenCV的mat类

       OpenCV的Mat类是opencv2.x版本的重要革新，它将开发者从IplImage的数据管理困境中解脱出来。Mat类由矩阵头和像素值矩阵指针组成，提供了灵活的矩阵操作和创建方式。接下来，我们将主要使用Mat类进行教程，尽管IplImage仍有出现，但Mat的高效和易用性使之成为首选。

       以下是Mat类的一些关键特性：

       Mat类是一个通用矩阵处理工具，提供了多种构造函数，如根据类型CV_8UC1, CV_8UC3等创建，其中8U, S, F分别代表不同位数的整数和浮点数。例如，CV_8UC1表示单通道8位无符号整数图像，而CV_FC4则指4通道位浮点数图像。

       通过实例，如使用create()函数创建Mat对象，可以控制内存分配，如果参数与已有图像相同则无需新分配。此外，Mat类还提供了Matlab风格的创建函数如zeros(), ones(), eyes()，便于快速生成特定类型的矩阵。

       Mat类支持创建子矩阵，通过clone()或copyTo()操作，子矩阵与原矩阵是独立的，修改一个不会影响另一个。如使用setTo()函数，可以直观验证这种独立性。

       OpenCV还支持格式化输入输出，使得数据处理更加灵活，输出结果清晰可见。

       总的来说，Mat类是OpenCV中高效、灵活的矩阵操作核心，无论是在创建、修改还是输出处理过程中，都能提供强大的功能和便利性。