关于MAT

在对图像进行处理时，首先需要将图像载入到内存中，而Mat就是图像在内存中的容器，管理着图像在内存中的数据。

Mat是C++ 的一个类，由于OpenCV2中引入了内存自动管理机制，所以不必手动的为Mat开辟内存空间以及手动的释放内存。

Mat中包含的数据主要由两个部分构成：

1.矩阵头（矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）(大小固定)

2.一个指向存储图像所有像素值的矩阵（根据所选的存储方法不同的矩阵可以是不同的维数）的指针。

在图像处理中，对图像的处理不可能是在一个函数中完成的，这就需要在不同的函数间传递Mat。

同时，图像处理的计算量是很大，除非万不得已就不要去传递比较大的Mat。这就要求使用某种机制来实现Mat的快速传递。

Mat中主要有矩阵头和一个指向矩阵的指针，矩阵头是一个常数值，但是矩阵保存了图像所有的像素值，通常会比矩阵头大几个数量级，因此传递Mat是主要的消耗是在矩阵复制上。

为了解决这个问题，OpenCV中引入了计数机制。

每个Mat都有自己的信息头，但是共享同一个矩阵，也就是在传递Mat时，只复制矩阵头和指向矩阵的指针。

   1:      Mat a,c ; 

   2:      a = imread("d:\\test.jpg",1) ;

   3:      Mat b(a) ; //拷贝构造函数

   4:      a = c ; //复制运算符

上面代码中3个Mat对象a,b,c指向同一个矩阵，由于都指向了同一个矩阵，某一个对象对矩阵进行操作时也会影响到其他对象读取到的矩阵。

多个对象同时使用一个矩阵，那么当不需要该矩阵时， 谁来负责清理 ？   

简单的回答是，最后一个使用它的对象。

通过引用计数机制，无论什么时候Mat对象的信息头被复制了，都会增加矩阵的引用次数加1；

反之，当一个Mat的信息头被释放后，引用计数就会被减1；当计数被减到0时，矩阵就会被释放。

有些时候还是需要拷贝矩阵本身的，这时候可以使用clone和 copyTo。

通过clone和copyTo创建的Mat，都有自己的矩阵，修改其中一个的矩阵不会对其他的造成影响。

mat的数据存储

Mat_<uchar>对应的是CV_8U，

Mat_<char>对应的是CV_8S，

Mat_<int>对应的是CV_32S，

Mat_<uint>对应的是CV_32U，

Mat_<float>对应的是CV_32F，

Mat_<double>对应的是CV_64F

这里还需要注意一个问题，很多OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位的，
所以要少使用CV_64F，但是vs的编译器又会把float数据自动变成double型，有些不太爽。
还有个需要注意的问题，就是流操作符<<对于Mat的操作，仅限于Mat是2维的情况。

Mat的存储是逐行的存储的。

Mat的创建

方式有两种:

1.Mat（行，列，类型（值））
2. 调用create（行，列，类型）
// make a 7x7 complex matrix filled with 1+3j.
1. Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));
// and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix.
 2. M.create(100,60,CV_8UC(15));  // C代表channel通道数

要是想创建更高维的矩阵，要写成下面的方式:

int sz[] = {100, 100, 100}; 

Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));