1、简介

Mat是一个类，由下面两部分组成：

1. 矩阵头 — 包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等
2. 指向存储所有像素值的指针

2、创建Mat对象

2.1、构造函数创建

Mat m(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255);

CV_8UC3解析：

公式: CV_[p1][p2]C[p3]

p1: bit数，即每个像素点所占空间大小，8Bit，16bit等

p2: 数据类型，

S: signed int有符号整型

U:无符号整型

F:float单精度浮点型

p3: 图片的通道数，

1:灰度图片，单通道

2:RGB彩色图像，3通道

3:带Alpha的RGB图像，4通道

由上面公式可知，CV_8UC3表示8位无符号数，带Alpha的RGB图像

2.2、C++中通过构造函数

int s[3] = {2, 2, 2};
Mat L(3, s, CV_8UC3, Scalar:all(0));

2.3、为已存在的IplImage指针创建信息头

IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg");
Mat mtx(img); //将IplImage*转为Mat

2.4、create()函数

QT开发交流+赀料君羊：714620761

Mat m;
m.create(4, 4, CV_8UC2);

2.5、Matlab式初始化

Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);
Mat Z = Mat::zeros(3, 3, CV_8UC1);

2.6、小矩阵直接赋值

Mat C = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

2.7、复制已存在的矩阵

Mat RowClone = c.row(1).clone();

3、格式化输出

下面例子中使用的矩阵原型如下：

Mat r = Mat(10, 3, CV_8UC3);
randu(r, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

OpenCV默认风格cout << r << endl

Python风格cout << format(r, Formatter::FMT_PYTHON) << endl

逗号分隔风格cout << format(r, Formatter::FMT_CSV) << endl

Numpy风格cout << format(r, Formatter::FMT_NUMPY) << endl

C语言风格cout << format(r, Formatter::FMT_C) << endl