读源码的时候遇到Mat的数据类型，在这里简单记一下，遇到一个记一个，如有错误，欢迎指正。
一、mat.type()函数
opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值：
通道数我们可以发现，C4=C3+8、C3=C2+8
二、create()函数
函数原型:
inline void Mat::create(int _rows, int _cols, int _type)
inline void Mat::create(Size _sz, int _type)
void Mat::create(int ndims, const int* sizes, int type)
函数功能:
1)如果需要，分配新的数组数据
2)创建一个图像矩阵的矩阵体
函数参数:
1)ndims:新的数组维数
2)rows :新数组的行数
3)cols :列数
4)Size :新矩阵的尺寸
5)type :新的矩阵类型
补充说明:
1)这是cv::Mat图像矩阵容器类的一个重要方法
2)
详细说明:
1)关于cv::Mat。我们都知道它有两大特点：
1)不必在手动为其开辟空间
2)不必再不需要时立即将空间释放
2)但是，我们还是必须清楚的知道,cv::Mat是一个矩阵图像类，它的确有两部分组成:
1)矩阵头:包含矩阵的尺寸、存储方法、存储地址等信息和一个指向存储图像中所有像素的矩阵体
2)矩阵体
3)请看下面的代码：
cv::Mat srcImg;
cv::Mat dstImg;
我们在写代码的时候，需要清楚的知道，上面这两句代码仅仅创建了图像矩阵的信息头部分，并没有
创建矩阵体！
4)因此，说到这块，cv::Mat::create()函数的作用就很清楚了，创建一个指定大小(Size)，指定类型
type(CV_8UC1,CV_16SC1,CV_32FC3)的图像矩阵的矩阵体
srcImg.create(........)
突然看到一个博客写的挺详细的，直接复制粘贴了
- data：
uchar类型的指针，指向Mat数据矩阵的首地址。可以理解为标示一个房屋的门牌号；
- dims：
Mat矩阵的维度，若Mat是一个二维矩阵，则dims=2，三维则dims=3，大多数情况下处理的都是二维矩阵，是一 个平面上的矩阵。
可以理解为房屋是一个一层的平房，三维或更多维的则是多层楼房；
- rows：
Mat矩阵的行数。可理解为房屋内房间行数；
- cols：
Mat矩阵的列数。可理解为房屋内房间列数；
- size()：
首先size是一个结构体，定义了Mat矩阵内数据的分布形式，数值上有关系式：
image.size().width==image.cols; image.size().height==image.rows
可以理解为房屋内房间的整体布局，这其中包括了房间分别在行列上分布的数量信息；
- channels()：
Mat矩阵元素拥有的通道数。例如常见的RGB彩色图像，channels==3；而灰度图像只有一个灰度分量信息， channels==1。
可以理解为每个房间内放有多少床位，3通道的放了3张床，单通道的放了1张床；
- depth：
用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关！depth数值越大，精度越高。在 Opencv中，Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下：
enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_64F=6}
其中U是unsigned的意思，S表示signed，也就是有符号和无符号数。
可以理解为房间内每张床可以睡多少人，这个跟房间内有多少床并无关系；
- elemSize：
elem是element(元素)的缩写，表示矩阵中每一个元素的数据大小，如果Mat中的数据类型是CV_8UC1，那么 elemSize==1；如果是CV_8UC3或CV_8SC3，那么elemSize==3；如果是CV_16UC3或者CV_16SC3，那么 elemSize==6；即elemSize是以8位（一个字节）为一个单位，乘以通道数和8位的整数倍；
可以理解为整个房间可以睡多少人，这个时候就得累计上房间内所有床位数（通道）和每张床的容纳量了；
- elemSize1：
elemSize加上一个“1”构成了elemSize1这个属性，1可以认为是元素内1个通道的意思，这样从命名上拆分后就很 容易解释这个属性了：表示Mat矩阵中每一个元素单个通道的数据大小，以字节为一个单位，所以有：
eleSize1==elemSize/channels；
- step：
可以理解为Mat矩阵中每一行的“步长”，以字节为基本单位，每一行中所有元素的字节总量，是累计了一行中所 有元素、所有通道、所有通道的elemSize1之后的值；
- step1()：
以字节为基本单位，Mat矩阵中每一个像素的大小，累计了所有通道、所有通道的elemSize1之后的值,所以有：
step1==step/elemSize1；
- type：
Mat矩阵的类型，包含有矩阵中元素的类型以及通道数信息，type的命名格式为CV_(位数)+(数据类型)+(通道 数)，所有取值如下：