一、Mat简介
Mat是一个类，有两个数据部分组成：矩阵头（包括矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值得矩阵的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵的尺寸大数个数量级。所以通常复制矩阵只是复制矩阵头和矩阵指针，而不复制矩阵，但一般情况不要进行图像的复制，会降低程序运行速度。
Mat A, c;
A = imread("1.jpg", CV_IMAGE_COLOR); //在这里为矩阵开辟内存
Mat B(A); //使用拷贝构造函数进行复制
C = A; //赋值运算以上A和C指向同一个矩阵，改变一个，另一个也会改变
Mat F = A.clone(); //复制一个A存到F里
Mat G;
A.copyTo(G); //将A复制给G复制矩阵头、矩阵指针和矩阵，改变一个，另一个不变
二、像素值得储存方法
存储像素值需要指定颜色空间和数据类型。颜色空间，是对一个给定的颜色，如何组合颜色元素已对其编码。
最简单的颜色空间是灰度空间，只需处理黑色和白色，组合出不同的灰色。
彩色空间有好多中表示方法，但原理相同，都是把颜色分成三个或四个基元素，组合出不同颜色。
各种颜色空间：
- RGB 基色为红、绿、蓝，采用和人眼相似的工作机制，多应用于显示设备，这种方式受亮度影响比较大。
- HSV(Hue, Saturation, Value)、HSL(Hue, Saturation, Lightness) 基元素为色调、饱和度、亮度/明度。这种方法更接近与人类感知颜色的过程（人类是从色调、饱和度、明亮度三个方面感知颜色的），而且这种方法表示的图像对环境光的影响不敏感。
- YCrCb 即YUV，在JPEG图像格式、人脸识别、彩色视频信号优化中应用比较广泛。
- CIE L*a *b 不常用，百度百科
每个颜色空间的各个组成元素都有自己的定义域，取决于其数据类型，如何储存元素决定了我们在其定义域上能够控制的精度。
最小的数据类型为char（占一个字节/8位），有符号（char）0-255，无符号（unsigned char）-128到127
float（4字节，32位），double（8字节，64位）
三、显式创建Mat类的几种方法
1.使用Mat()构造函数
Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 225)); //2行2列的矩阵，三通道
cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;运行结果：
CV_8UC3含义，8位unsigned char型，3通道
通用规则：CV_[位数][是否有符号][类型前缀]C[通道数]