September 8, 2016
作者：dengshuai_super
出处：http://blog.csdn.net/dengshuai_super/article/details/52468505
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1.Mat的各项属性
A.total() //元素的个数
A.elemSize() //元素的大小，如果是8UC3的话，返回3*sizeof(uchar)
A.elemSize1() //如果是8UC3的话，返回sizeof(uchar)
A.type() //元素的数据类型
A.depth()//元素的位数
A.channels()//矩阵的通道数
A.step1() //矩阵的每一行元素的个数，A.step/A.elemSize1
A.size() //矩阵的尺寸
//注意以下是成员变量不是成员函数
A.step //矩阵的一行的字节数
A.rows //矩阵的行数，即高
A.cols //矩阵的列数，即宽
A.isContinuous(); // 返回bool类型表示是否连续存储data uchar型的指针。Mat类分为了两个部分:矩阵头和指向矩阵数据部分的指针，data就是指向矩阵数据的指针。
dims 矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3.
rows 矩阵的行数
cols 矩阵的列数
size 矩阵的大小，size(cols,rows),如果矩阵的维数大于2，则是size(-1,-1)
channels 矩阵元素拥有的通道数，例如常见的彩色图像，每一个像素由RGB三部分组成，则channels = 3
下面的几个属性是和Mat中元素的数据类型相关的。
type
表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值： | CV_8UC1 | CV_8UC2 | CV_8UC3 | CV8UC4 |
|---|---|---|---|
| CV_8SC1 | CV_8SC2 | CV_8SC3 | CV_8SC4 |
| CV_16UC1 | CV_16UC2 | CV_16UC3 | CV_16UC4 |
| CV_16SC1 | CV_16SC2 | CV_16SC3 | CV_16SC4 |
| CV_32SC1 | CV_32SC2 | CV_32SC3 | CV_32SC4 |
| CV_32FC1 | CV_32FC2 | CV_32FC3 | CV_32FC4 |
| CV_64FC1 | CV_64FC2 | CV_64FC3 | CV_64FC4 |
这里U（unsigned integer）表示的是无符号整数，S（signed integer）是有符号整数，F（float）是浮点数。
例如：CV_16UC2，表示的是元素类型是一个16位的无符号整数，通道为2.
C1，C2，C3，C4则表示通道是1,2,3,4
type一般是在创建Mat对象时设定，如果要取得Mat的元素类型，则无需使用type，使用下面的depth
depth
矩阵中元素的一个通道的数据类型，这个值和type是相关的。例如 type为 CV_16SC2，一个2通道的16位的有符号整数。那么，depth则是CV_16S。depth也是一系列的预定义值，
将type的预定义值去掉通道信息就是depth值:
CV_8U CV_8S CV_16U CV_16S CV_32S CV_32F CV_64F
elemSize
矩阵一个元素占用的字节数，例如：type是CV_16SC3，那么elemSize = 3 * 16 / 8 = 6 bytes
elemSize1
矩阵元素一个通道占用的字节数，例如：type是CV_16CS3，那么elemSize1 = 16 / 8 = 2 bytes = elemSize / channels一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧，CvMat矩阵对应的参数类型就是
CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3。
（最后的1、2、3表示通道数，譬如RGB3通道就用CV_8UC3）
而float 是32位的，对应CvMat数据结构参数就是：CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3...
double是64bits，对应CvMat数据结构参数：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3等。
变换这种矩阵单位类型，Mat里有一个函数convertTo可以办到：
C++:void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )
rtype 参数就是上述单位类型。OpenCV中存储像素的方法，如下，灰度图（单通道）存储按行列存储，
三通道RGB存储方式如下，每列含有三个通道，
为了加快访问的速度，openCV往往会在内存中将像素数据连续地存储成一行，isContinus()函数的作用就是用于判断是否连续存储成一行。存储成一行有什么好处呢？给定这行的头指针p，则只要使用p++操作就能逐个访问数据。
因此当判断存放在一行的时候，可以通过数据指针++很容易遍历图像像素：
long nRows = M.rows * M.channels(); // channels()也是Mat中一个常用的函数，用于获取通道数（RGB=3，灰度=1）
long nCols = M.cols;
uchar *p = M.data; // 数据指针
if(M.isContinuous())
{
nCols *= nRows;
for (long i=0; i < nCols; i++) {
*p++ = ...; // 像素赋值或读取操作
}
}2.VDMA、VGA位数设置
3.VDMA位数与Mat的关系
-- OV7670 : Expand 16-bit RGB (5:6:5) to 32-bit RGBA (8:8:8:8)
m_axis_tdata <="11111111" & d_latch(4 downto 0) & d_latch(0) & d_latch(0) & d_latch(0) & d_latch(10 downto 5) & d_latch(5) & d_latch(5) & d_latch(15 downto 11) & d_latch(11) & d_latch(11) & d_latch(11);
--VGA OUTPUT : 24-bit RGB (8:8:8) to 16-bit RGB (5:6:5)
rgb_reg[4:0] <= s00_axis_vga_tdata[7:3];//RED Channel
rgb_reg[10:5] <= s00_axis_vga_tdata[15:10]; //GREEN Channel
rgb_reg[15:11] <= s00_axis_vga_tdata[23:19]; //BLUE Channel
--create a new 640x480 image
Mat dst_rgb(480, 640, CV_8UC4);//RGBA4通道
IplImage dst = dst_rgb;
memcpy((uchar *)dst.imageData,(uchar *)vdmaflVirtualAddressout , 640 * 480 * 4);
imwrite("output_640x480.bmp", dst_rgb);
--Mat_<uchar>对应的是CV_8U，Mat_<uchar>对应的是CV_8U，Mat_<char>对应的是CV_8S，Mat_<int>对应的是CV_32S，Mat_<float>对应的是CV_32F，Mat_<double>对应的是CV_64F，对应的数据深度如下：
• CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
• CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
• CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
• CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
• CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
• CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
• CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )