• data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar*data)
• dims：Mat所代表的矩阵的维度，如 3 * 4 的矩阵为 2 维， 3 * 4 * 5的为3维
• channels：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。
• depth：深度，即每一个像素的位数(bits)，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；
• step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意 step1(step / elemSize1)，M.step[m-1] 总是等于 elemSize，M.step1(m-1)总是等于channels；
• elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小，如果Mat中的数据的数据类型是CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize= 4；记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小，即 elemSize / channels的大小

     type–数组的类型。使用 CV_8UC1，……，创建 1-4 通道的矩阵，CV_64FC4 或CV_8UC(n)，… …，CV_64FC(n)可以创建多通道（高达CV_MAX_CN 通道）矩阵。s–一个可选的初始化每个矩阵元素的参数。要在矩阵建成后将所有元素设置为特定值可以用Mat的赋值运算符Mat:operator=(constScala&value)

获取与设置像素值的几个办法

/giantchen547792075/article/details/9107877  opencv2中的部分函数

经过的Mat中的一些函数的使用：

Mat src = imread( "qiqiu.jpg", 1 );

Mat中的数据清零：src.setTo(Scalar(0));

Mat::push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行

bool Mat::empty()如果没有元素返回1,即Mat::total()==0或者Mat::data==NULL

reduce(I,dst,int dim,int reduceOp,int dtype=-1);//可以统计每行或每列的最大、最小、平均值、和

reduce参数介绍：

 Reduce简化一个矩阵成为一个向量 

Mat初始化：

Mat kern = (Mat_
    
     (3,3) <<  0, -1,  0,                               -1,  5, -1,                                0, -1,  0);
    

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