二、Mat创建图像（矩阵），获取图像信息，感兴趣区域（Rect）
代码实现：
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//Mat image1;//创建一个图像空间
Mat image1 (100, 100, CV_8U, 100);//创建一个指定大小、数据类型、初始值的图像空间
image1= imread("D://lena.png"); //读取图像；
if (image1.empty())
{
cout << "读取错误" << endl;
return -1;
}
namedWindow("输入的图像",WINDOW_NORMAL);
//创建显示窗口，不加这行代码，也能显示但是默认窗口大小不能改变，此处使用WINDOW_NORMAL是为了使图像能够缩放
imshow("输入的图像", image1); //显示图像；
Mat imageROI(image1, Rect(0, 0, 400, 400)); //定义感兴趣区域
imshow("感兴趣区", imageROI);
cout << "图像的行数为： " << image1.rows << endl; //获取图像的高度，行数；
cout << "图像的列数为： " << image1.cols << endl; //获取图像的宽度，列数；
cout << "图像的通道数为： " << image1.channels() << endl; //获取图像的通道数，彩色图=3，灰度图=1；
cout << "图像的尺寸为： " << image1.size << endl; //获取图像的尺寸，行*列；
cout << "感兴趣区图像的行数为： " << imageROI.rows << endl; //获取图像的高度，行数；
cout << "感兴趣区图像的列数为： " << imageROI.cols << endl; //获取图像的宽度，列数；
cout << "感兴趣区图像的通道数为： " << imageROI.channels() << endl; //获取图像的通道数，彩色图=3，灰度图=1；
cout << "感兴趣区图像的尺寸为： " << imageROI.size << endl; //获取图像的尺寸，行*列；
waitKey(0); //暂停，保持图像显示，等待按键结束
return 0;
}首先通过Mat创建一个图像空间，并将图像信息导入。
此处Mat image1；与Mat image(100, 100, CV_8U, 100);二选一即可，对于上述代码，实际上还可以写成：
Mat image1=imread（D://lena.png）;
而后执行一个if循环，其判定条件为“image1=empty()”，当导入进去image1中的图像不存在时，输出：读取错误，否则不执行该操作。
namedWindow("输入的图像",WINDOW_NORMAL);
//创建显示窗口，不加这行代码，也能显示，但是默认窗口大小不能改变，此处使用WINDOW_NORMAL是为了使图像能够缩放。
而后对图像进行输出，并输出获取的图像的宽度（列数），高度（行数），尺寸和通道数：
waitKey(0); //暂停，保持图像显示，等待按键结束。
若此处设置为waitkey（1000），则图片会在出现后1000毫秒时关闭。
函数介绍：
Mat image1 (100, 100, CV_8U, 30);//创建一个指定大小、数据类型、初始值的图像空间。
该代码意思为创建一个100X100的灰度图像空间，其初始值为30.
其中数据类型有很多种，常用的应该有：
CV_8U：8位无符号型（0~255），即灰度图像；
CV_8UC3：三通道8位无符号型，这里三通道指B（蓝）G（绿）R（红），与matlab中的RGB正好相反。
对于灰度图像：可以直接给出初始值，也可以使用Scalar（）；
Mat image1(100,100,CV_8U, 100);
Mat image1(100,100,CV_8U, Scalar(100));对于三通道图像：使用Scalar（）；
Mat image1(100,100,CV_8UC3, Scalar(100,100,100));另外：
在此处，可以利用函数Rect（）定义一个感兴趣区域，
其中Rect（）有四个参数，Rect（a,b,c,d）:
a：感兴趣区域列(cols)的起点；
b：感兴趣区域行(rows)的起点；
c：感兴趣区域的列数(cols)；
d：感兴趣区域的行数(rows)；
在不执行定义感兴趣区时，
输出结果如下：
执行定义感兴趣区后，
输出结果为：
