转自：
https://www.cnblogs.com/justkong/p/7278579.html
https://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760
一、数字图像存储概述
数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。Mat和Matlab里的数组格式有点像，但一般是二维向量，如果是灰度图，一般存放<uchar>类型；如果是RGB彩色图，存放<Vec3b>类型。
单通道灰度图数据存放格式：
多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：
注意通道的顺序反转了：BGR。通常情况内存足够大的话图像的每一行是连续存放的，也就是在内存上图像的所有数据存放成一行，这中情况在访问时可以提供很大方便。可以用 isContinuous()函数来判断图像数组是否为连续的。
二、Mat的存储
1、OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*，直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。
2、从OpenCV2开始，开始使用Mat类存储图像，具有以下优势：
（1）图像的内存分配和释放由Mat类自动管理
（2）Mat类由两部分数据组成：矩阵头(包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同，矩阵可以是不同的维数)的指针。Mat在进行赋值和拷贝时，只复制矩阵头，而不复制矩阵，提高效率。如果矩阵属于多个Mat对象，则通过引用计数来判断，当最后一个使用它的对象，则负责释放矩阵。
（3）可以使用clone和copyTo函数，不仅复制矩阵头还复制矩阵。
三、Mat创建
1、使用Mat构造函数
Mat test(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));
2、使用Mat构造函数2
int sizes[3] = {2,2,2};
Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));
3、为已存在的IplImage指针创建信息头
IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg",1);
Mat test(img);
4、利用create函数
Mat test;
test.create(4,4,CV_8UC2);
5、采用Matlab形式的初始化方式
（1）Mat me = Mat::eye(4,4,CV_64F);
（2）Mat mo = Mat::ones(2,2,CV_32F);
（3）Mat mz = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);
注：元素类型，即CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]
四、Mat中相关成员的意义
1、data
Mat对象中的一个指针，指向存放矩阵数据的内存(uchar* data)
2、dims
矩阵的维度，3*4的矩阵维度为2维，3*4*5的矩阵维度为3维
3、channels
矩阵通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是 3 通道的，即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。
4、depth
深度，即每一个像素的位数，也就是每个通道的位数。在opencv的Mat.depth()中得到的是一个0 – 6的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }，可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位。
5、elemSize
矩阵中每个元素的大小，每个元素包含channels个通道。如果Mat中的数据的数据类型是CV_8U那么elemSize = 1；是CV_8UC3那么elemSize = 3，是CV_16UC2那么elemSize = 4。
6、elemSize1
矩阵中数据类型的大小，即elemSize/channels，也就是depth对应的位数。
7、step
是一个数组，定义了矩阵的布局，参考下图
若矩阵有n维，则step数组大小为n
step[n-1] = elemSize(每个矩阵元素的数据大小)
step[n-2] = size(1维)*elemSize
step[n-3] = size(2维)*size(1维)*elemSize
...
step[0] = size(n-1维)*size(n-2维)*...size(1维)*elemSize
8、step1
step1也是一个数组，为step/elemSize1，若矩阵有n维，则step1[n-1] = channels。
9、type
矩阵元素的类型，即创建Mat时传递的类型，例如CV_8UC3、CV_16UC2等。
五、访问图像中的像素
高效的方法：C操作符[ ]
最快的是直接用C风格的内存访问操作符[]来访问：
Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));
int channels = I.channels();
int nRows = I.rows ;
int nCols = I.cols* channels;
if (I.isContinuous())
{
nCols *= nRows;
nRows = 1;
}
int i,j;
uchar* p;
for( i = 0; i < nRows; ++i)
{
p = I.ptr<uchar>(i);
for ( j = 0; j < nCols; ++j)
{
p[j] = table[p[j]];
}
}
return I;
}
注意：书中这段代码是有问题的，前面写成了
int nRows = I.rows * channels;
int nCols = I.cols;
一般情况 isContinous为true，运行不会出错，但你可以注释掉那个if，会有访问越界的问题。
这种访问形式就是在每行定义一个指针，然后在内存上直接连续访问。如果整个数组在内存上都是连续存放的，那么只需要定义一个指针就可以访问所有的数据！如单通道的灰度图访问方式如下：
uchar* p = I.data;
for( unsigned int i =0; i < ncol*nrows; ++i)
*p++ = table[*p];
安全的方法：迭代器iterator
相比用指针直接访问可能出现越界问题，迭代器绝对是非常安全的方法：
Mat& ScanImageAndReduceIterator(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));
const int channels = I.channels();
switch(channels)
{
case 1:
{
MatIterator_<uchar> it, end;
for( it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it)
*it = table[*it];
break;
}
case 3:
{
MatIterator_<Vec3b> it, end;
for( it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
{
(*it)[0] = table[(*it)[0]];
(*it)[1] = table[(*it)[1]];
(*it)[2] = table[(*it)[2]];
}
}
}
return I;
}
这里我们只定义了一个迭代器，用了一个for循环，这是因为在OpenCV里迭代器会访问每一列然后自动跳到下一行，不用管在内存上是否isContinous。另外要注意的是在三通道图像中我们定义的是 <Vec3b>格式的迭代器，如果定义成uchar，则只能访问到B即蓝色通道的值。
这种方式虽然安全，但是挺慢的，一会儿就知道了。
更慢的方法：动态地址计算
这种方法在需要连续扫描所有点的应用时并不推荐，因为它更实用与随机访问。这种方法最基本的用途是访问任意的某一行某一列：
Mat& ScanImageAndReduceRandomAccess(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));
const int channels = I.channels();
switch(channels)
{
case 1:
{
for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
I.at<uchar>(i,j) = table[I.at<uchar>(i,j)];
break;
}
case 3:
{
Mat_<Vec3b> _I = I;
for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
{
_I(i,j)[0] = table[_I(i,j)[0]];
_I(i,j)[1] = table[_I(i,j)[1]];
_I(i,j)[2] = table[_I(i,j)[2]];
}
I = _I;
break;
}
}
return I;
}
因为这种方法是为随机访问设计的，所以真的是奇慢无比。。。
减小颜色空间 color space reduction
现在来介绍下上述函数对每个元素的操作，也就是用table更改像素值。这里其实是做了个减小颜色空间的操作，这在一些识别之类的应用中会大大降低运算复杂度。类如uchar类型的三通道图像，每个通道取值可以是0~255，于是就有 256*256个不同的值。我们可以通过定义：
0~9 范围的像素值为 0
10~19 范围的像素值 为 10
20~29 范围的像素值为 20
。。。。。。
着这样的操作将颜色取值降低为 26*26*26 种情况。这个操作可以用一个简单的公式：
来实现，因为C++中int类型除法操作会自动截余。 类如 Iold=14; Inew=(Iold/10)*10=(14/10)*10=1*10=10;
在处理图像像素时，每个像素需要进行一遍上述计算也需要一定的时间花销。但我们注意到其实只有 0~255 种像素，即只有256种情况。进一步可以把256种计算好的结果提前存在表中 table 中，这样每种情况不需计算直接从 table 中取结果即可。
int divideWith=10;
uchar table[256];
for (int i = 0; i < 256; ++i)
table[i] = divideWith* (i/divideWith);
于是table[i]存放的是值为i的像素减小颜色空间的结果，这样也就可以理解上述方法中的操作：
p[j] = table[p[j]];LUT : Look up table
OpenCV 很聪明的有个 LUT 函数就是针对这种 Look up talbe 的操作：
Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
uchar* p = lookUpTable.data;
for( int i = 0; i < 256; ++i)
p[i] = table[i];
for (int i = 0; i < times; ++i)
LUT(I, lookUpTable, J);
算法计时
为了验证几种方法的效率，可以用一个简单的计时和输出：
double t;
t = (double)getTickCount();
t = 1000*((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
t /= times;
实验结果
原图：
降低颜色空间结果：
算法时间：
更清楚的时间对比表：
