舊版本的OpenCV中的C結構體有 CvMat 和 CvMatND，目前我用的是 2.3 版，裏面的文檔指出 CvMat 和 CvMatND 棄用了，在C++封裝中用 Mat 代替，另外舊版還有一個 IplImage，同樣用 Mat 代替(可以參考博文 OpenCV中的結構體、類與Emgu.CV的對應表).
矩陣 (M) 中數據元素的地址計算公式：
addr(Mi0,i1,…im-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1 + … + M.step[m-1] * im-1 (其中 m = M.dims M的維度)
data：Mat對象中的一個指針，指向內存中存放矩陣數據的一塊內存 (uchar* data)
dims：Mat所代表的矩陣的維度，如 3 * 4 的矩陣爲 2 維， 3 * 4 * 5 的爲3維
channels：通道，矩陣中的每一個矩陣元素擁有的值的個數，比如說 3 * 4 矩陣中一共 12 個元素，如果每個元素有三個值，那麼就說這個矩陣是 3 通道的，即 channels = 3。常見的是一張彩色圖片有紅、綠、藍三個通道。
depth：深度，即每一個像素的位數(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一個 0 – 6 的數字，分別代表不同的位數：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可見 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；
圖像深度是指存儲每個像素所用的位數，也用於量度圖像的色彩分辨率。圖像深度確定彩色圖像的每個像素可能有的顏色[1] 數，或者確定灰度圖像的每個像素可能有的灰度級數.它決定了彩色圖像中可出現的最多顏色數，或灰度圖像中的最大灰度等級。比如一幅單色圖像,若每個像素有8位[2]
，則最大灰度數目爲2的8次方,即256。一幅彩色圖像RGB3個分量的像素位數分別爲4,4,2,則最大顏色數目爲2的4+4+2次方，即1024,就是說像素的深度爲10位，每個像素可以是1024種顏色中的一種。
例如：一幅畫的尺寸是1024*768，深度爲16，則它的數據量爲1.5M。
計算如下：1024*768*16bit(位)=(1024*768*16)/8Byte(字節)=[(1024*768*16)/8]/1024KB=1536KB={[(1024*768*16)/8]/1024}/1024MB=1.5MB。
step：是一個數組，定義了矩陣的佈局，具體見下面圖片分析，另外注意 step1 (step / elemSize1)，M.step[m-1] 總是等於 elemSize，M.step1(m-1)總是等於 channels；
elemSize : 矩陣中每一個元素的數據大小，如果Mat中的數據的數據類型是 CV_8U 那麼 elemSize = 1，CV_8UC3 那麼 elemSize = 3，CV_16UC2 那麼 elemSize = 4；記住另外有個 elemSize1 表示的是矩陣中數據類型的大小，即 elemSize / channels 的大小