Mat类型：
创建Mat图像处理矩阵的时候，要注意得到的是几个通道的图像。
1，若直接Mat image；则创建的是一个任意通道的矩阵，他可以储存任何通道数的转换后的图像，但是！请注意！如果没有用到类似于cvtColor(image,gray,CV_RGB2GRAY)这种转换函数，例如只是用了经过各种操作得到的像素值进行直接赋值，则就会出现错误。因为此时创建的Mat图像的通道数是不确定的，直接赋值显然是错误的。可以直接Mat(image.rows,image.cols,CV_8UC1);则创建的是一个单通道的图像。
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵
CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1
CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2
CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3
CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4
CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1
CV_32SC2 CV_32FC2 CV_64FC2
CV_32SC3 CV_32FC3 CV_64FC3
CV_32SC4 CV_32FC4 CV_64FC4
Mat的一个构造函数 C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) ，其中rows和cols是需要创建的矩阵的行数和列数，type是Mat的数据类型，s是Scalar类型的矩阵初值。
对于type，是基本数据类型，首先有枚举 enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 分别对应，8位无符号(uchar)、8位有符号(char)、16位无符号(ushort)、16位有符号(short)、32位有符号(int)、32位浮点(float)和64位双精度(double)；其次 CV_8UC1、CV_16FC2、.. CV_64FC4等是多通道的类型，可以用CV_(深度)(类型)(通道数)描述， 例如本例中CV_8UC3，是指8位无符号3通道，其他类推。
对于s的Scalar类型，它的源头实际是一个4行1列的Mat，这里的Scalar(0,0,255)，直接可以理解成M矩阵的每一个元素都是（0，0，255）,当M看成图像，就是一个2x2的红色方块，Scalar有3个值，可以对应RGB色彩,通道顺序为（B,G,R）。那么，CV_8UC2,可以用Scalar(1,2)赋值，CV_64UC4可以用Scalar(0,0.1,0.08,100.1)赋值，其他类推。