• 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 )

这里还需要注意一个问题，很多OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位的，所以要少使用CV_64F，但是vs的编译器又会把float数据自动变成double型，有些不太爽。

还有个需要注意的问题，就是流操作符<<对于Mat的操作，仅限于Mat是2维的情况。

还有必要说一下Mat的存储是逐行的存储的。

（二）

http://3y.uu456.com/bp-8d22071f2afq0242a8qsessa-1.html

OpenCV中CvMat结构详解及相关例子

一、CvMat结构详解

CvMat的定义在OpenCV244\opencv\build\include\opencv2\core\types_c.h 文件中

因为这里我装的OpenCV版本是2.4.4，不同的版本，相应的目录可能不同，由其是对于OpenCV早期版本

对CvMat结构做一些说明：

typedef struct CvMat
{
int type; //标示元素类型和标记
int step; //以字节为单位的行数据长度
/* for internal use only */
int* refcount;
int hdr_refcount;
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data; //数据指针
#ifdef __cplusplus
union
{
int rows;
int height;
};
union
{
int cols;
int width;
};
#else
int rows; //行数（用于保存图像数据时可以理解为图像高度）
int cols; //列数（用于保存图像数据时可以理解为图像宽度）
#endif
}

1.CvMat中type的取值

CvMat中的type成员用于标示元素类型和标记，OpenCV中用一系列的宏定义了可取的元素值

可取以下值：

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)

#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)

#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)

#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)

#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)

#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)

#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)

#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)

#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))

#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)

#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)

#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)

#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)

#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))

#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)

#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)

#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)

#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)

#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))

#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)

#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)

#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)

#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)

#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))

#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)

#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)

#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)

#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)

#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))

#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)

#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)

#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)

#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)

#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))

以CV_8UC1为例：

CV_ ：OpenCV数据结构前缀

8UC1 ：表示8位无符号字符型单通道矩阵

tips：

（1）、关于CvMat的通道数的理解：

可以理解为CvMat的一个矩阵值中包含几个数据，单通道即表示矩阵中的一个值中只有一个数据；

当用CvMat保存彩色图像数据时，可以理解为3通道矩阵，即矩阵中一个值包含R、G、B三个数据

（2）、当CvMat的数据类型为CV_8UC1时，对于数据的访问，需选择CvMat.data.ptr指针

不同的数据类型，访问元素时指针的选择不同。

二、矩阵CvMat的两种声明和初始化方法

1、直接给CvMat赋值，逐点赋值

CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );

cvZero( mat );

cvmSet( mat, 0, 0, 1 );

cvmSet( mat, 0, 1, 2 );

cvmSet( mat, 1, 0, 3 );

cvmSet( mat, 2, 2, 4 );

cvReleaseMat( &mat );

2、利用现有数组，对CvMat赋值

double a[12] = { 1, 2, 3, 4,

5, 6, 7, 8,

9, 10, 11, 12 };

CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a );