我们有多种方法可以从现实世界中获取数字图像：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在每种情况下，我们（人类）看到的都是图像。然而，当将其转换为我们的数字设备时，我们记录的是图像的每个点的数值。
例如，在上图中，您可以看到汽车的镜子只不过是一个包含像素点的所有强度值的矩阵。我们如何获得和存储像素值可能根据我们的需要而变化，但最终计算机世界中的所有图像可以简化为数值矩阵和描述矩阵本身的其他信息。OpenCV是一个计算机视觉库，其主要重点是处理和操作这些信息。因此，需要熟悉的第一件事是OpenCV如何存储和处理图像。Mat基本上是一个包含两个数据部分的类：矩阵头（包含矩阵大小，用于存储的方法，存储矩阵的信息等信息）和指向包含矩阵的矩阵的指针。像素值（取决于选择存储的方法取任何维度）。矩阵标题大小是恒定的，但是矩阵本身的大小可能随图像而变化，并且通常大几个数量级。
OpenCV是一个图像处理库。它包含大量图像处理功能。为了解决计算挑战，大多数时候您最终会使用库的多个功能。因此，将图像传递给函数是一种常见的做法。我们不应该忘记我们正在讨论图像处理算法，这些算法往往计算量很大。我们要做的最后一件事是通过制作不必要的潜在大图像副本来进一步降低程序的速度。为解决此问题，OpenCV使用引用计数系统。这个想法是每个Mat对象都有自己的头，但是矩阵可以通过让它们的矩阵指针指向同一个地址来共享它们的两个实例。此外，复制操作符只会将标题和指针复制到大矩阵，而不是数据本身。
Mat A，C; //只创建标题部分
A = imread（argv [1]，IMREAD_COLOR）; //这里我们会知道使用的方法（分配矩阵）
Mat B（A）; //使用复制构造函数
C = A; //赋值运算符最后，所有上述对象都指向相同的单个数据矩阵。但是，它们的标题不同，并且使用它们中的任何一个进行修改也会影响所有其他标题。实际上，不同的对象只是为相同的底层数据提供不同的访问方法。然而，他们的标题部分是不同的。ROI部分是您可以创建仅引用完整数据的子部分的标题。例如，要在图像中创建感兴趣区域（ROI），只需使用新边界创建新标题：
Mat D（A，Rect（10,10,100,100））; //使用矩形
Mat E = A（Range :: all（），Range（1,3））; //使用行和列边界现在您可能会询问矩阵本身是否属于多个Mat对象，这些对象在不再需要时负责清理它。简短的回答是：使用它的最后一个对象。这是通过使用引用计数机制来处理的。每当有人复制Mat对象的标题时，矩阵的计数器就会增加。每当清理标题时，该计数器都会减少。当计数器达到零时，矩阵也被释放。有时您也希望复制矩阵本身，因此OpenCV提供了cv :: Mat :: clone（）和cv :: Mat :: copyTo（）函数。
Mat F = A.clone（）;
Mat G;
A.copyTo（G）;现在修改F或G不会影响Mat头指向的矩阵。你需要记住的是：
OpenCV函数的输出图像分配是自动的（除非另有说明）。您不需要考虑使用OpenCVs C ++接口进行内存管理。赋值运算符和复制构造函数仅复制标题。可以使用cv :: Mat :: clone（）和cv :: Mat :: copyTo（）函数复制图像的基础矩阵。
尽管Mat作为图像容器工作得很好，但它也是一般的矩阵类。因此，可以创建和操纵多维矩阵。您可以通过多种方式创建Mat对象：cv :: Mat :: Mat构造函数
Mat M（2,2，CV_8UC3，Scalar（0,0,255））;
cout << “M =” << endl << “” << M << endl << endl;
对于二维和多通道图像，我们首先定义它们的大小：行和列计数。
然后我们需要指定用于存储元素的数据类型和每个矩阵点的通道数。为此，我们根据以下约定构建了多个定义：
CV_ [每个item的位数] [有符号或无符号] [类型前缀] C [通道号]。
例如，CV_8UC3表示我们使用8位长的无符号字符类型，每个像素有三个这样形成三个通道。这是预定义的最多四个通道号。
使用C / C ++数组并通过构造函数初始化
int sz [3] = {2,2,2};
Mat L（3，sz，CV_8UC（1），Scalar :: all（0））上面的示例显示了如何创建具有两个以上维度的矩阵。指定其尺寸，然后传递包含每个尺寸的尺寸的指针，其余尺寸保持不变。cv :: Mat :: create function：
M.create（4,4，CV_8UC（2））;
cout << “M =” << endl << “” << M << endl << endl;
可以用MATLAB样式初始化：cv :: Mat :: zeros，cv :: Mat :: ones，cv :: Mat :: eye。指定要使用的大小和数据类型：
Mat E = Mat :: eye（4,4，CV_64F）;
cout << “E =” << endl << “” << E << endl << endl;
Mat O = Mat :: ones（2,2，CV_32F）;
cout << “O =” << endl << “” << O << endl << endl;
Mat Z = Mat :: zeros（3,3，CV_8UC1）;
cout << “Z =” << endl << “” << Z << endl << endl;
对于小型矩阵，您可以使用逗号分隔的初始化程序或初始化程序列表（在最后一种情况下需要C ++ 11支持）：
Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;
C = (Mat_<double>({0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0})).reshape(3);
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;为现有的Mat对象和cv :: Mat :: clone或cv :: Mat :: copyTo创建一个新的头。
Mat RowClone = C.row（1）.clone（）;
cout << “RowClone =” << endl << “” << RowClone << endl << endl;
您可以使用cv :: randu（）函数填充具有随机值的矩阵。您需要给出随机值的下限和上限值：
Mat R = Mat（3,2，CV_8UC3）;
randu（R，Scalar :: all（0），Scalar :: all（255））;