1.图像基本概念
灰度图用 2 维矩阵表示，彩色（多通道）图像用 3 维矩阵（M× N × 3）表示。对于图像显示来说，目前大部分设备都是用无符号 8 位整数（类型为 CV_8U）表示像素亮度。图像数据在计算机内存中的存储顺序为以图像最左上点（也可能是最左下点）开始。
Iij 表示第 i 行 j 列的像素值。如果是多通道图像，比如 RGB 图像，则每个像素用三个字节表示。在 OpenCV 中，RGB 图像的通道顺序为 BGR。
2.Mat类
常用构造方法
Mat::Mat()无参数构造方法；
Mat::Mat(int rows, int cols, int type)创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像；
Mat::Mat(Size size, int type)创建大小为 size，类型为 type 的图像；
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)25创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s；
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)创建大小为 size，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s；
Mat::Mat(const Mat& m)将 m 赋值给新创建的对象，此处不会对图像数据进行复制，m 和新对象共用图像数据；
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step指定。
Mat::Mat(const Mat Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)创建大小为 size，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step 指定。& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围由 rowRange 和 colRange 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据；
Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围 roi 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据。
3.访问
（1）at函数
（2）迭代器
（3）指针（边界检测）
4.Mat内存结构
Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。
矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。复制矩阵数据往往花费较多时间，因此除非有必要，不要复制大的矩阵。为了解决矩阵数据的传递，OpenCV 使用了引用计数机制。其思路是让每个Mat 对象有自己的矩阵头信息，但多个 Mat 对象可以共享同一个矩阵数据。让矩阵指针指向同一地址而实现这一目的。
很多函数以及很多操作（如函数参数传值）只复制矩阵头信息，而不复制矩阵数据。前面提到过，有很多中方法创建 Mat 类。如果 Mat 类自己申请数据空间，那么该类会多申请 4 个字节，多出的 4 个字节存储数据被引用的次数。引用次数存储于数据空间的后面，refcount 指向这个位置。当计数等于 0时，则释放该空间。
