图像的读取与输出

从文件加载图像：

如果您读取jpg文件，默认情况下会创建一个3通道图像。如果您需要灰度图像，请使用：

将图像写入文件中

访问像素的亮度值

为了获得像素亮度值，您必须知道图像的类型和通道的数量。以下是单通道灰度图像（类型8UC1）和像素坐标x和y的示例：

intensity.val [0]包含0到255之间的值。请注意x和y的顺序。由于在OpenCV中图像由与矩阵相同的结构表示，因此我们对两种情况使用相同的约定 - 基于0的行索引（或y坐标），而基于0的列索引（或x坐标）。或者您可以使用以下表示法：

现在让我们考虑一个具有BGR颜色排序的3通道图像（imread返回的默认格式）：

您可以对浮点图像使用相同的方法：

可以使用相同的方法来改变像素强度：

OpenCV中有一些功能，特别是来自calib3d模块的功能，例如projectPoints，它采用Mat形式的2D或3D点阵列。矩阵应该只包含一列，每行对应一个点，矩阵类型应相应为32FC2或32FC3。这样的矩阵可以很容易地从std :: vector构造：

可以使用相同的方法Mat :: at访问此矩阵中的点：

内存管理与引用计数

Mat是一种保持矩阵/图像特征（行和列数，数据类型等）和指向数据的指针的结构。因此，没有什么能阻止我们将Mat的几个实例对应于相同的数据。 Mat保留一个引用计数，告知在销毁Mat的特定实例时是否必须释放数据。以下是在不复制数据的情况下创建两个矩阵的示例：

结果我们得到一个32FC1矩阵，有3列而不是32FC3矩阵，有1列。 pointsMat使用来自点的数据，并且在销毁时不会释放内存。但是，在这个特定的实例中，开发人员必须确保点的生命周期长于pointsMat。如果我们需要复制数据，可以使用例如cv :: Mat :: copyTo或cv :: Mat :: clone来完成：

与C API相反，其中必须由开发者创建输出图像，可以向每个函数提供空输出Mat。每个实现都调用Mat :: create作为目标矩阵。如果矩阵为空，则此方法为矩阵分配数据。如果它不是空的并且具有正确的大小和类型，则该方法不执行任何操作。但是，如果大小或类型与输入参数不同，则会释放（并丢失）数据并分配新数据。例如：