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2 ．1 （一）Mat 矩阵中数据指针 Mat.data 是 uchar 类型指针，CV_8U 系列可以通过计算指针位置快速地定 位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用 Mat::at(i, j)访问，i 是行序号，j 是列序号。 但对于多通道的非 unsigned char 类型矩阵来说，以上方法都不好 （注：后来知道可以通过类型转换， 用指针访问 data 数据，见后文）。可以用 Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数 计算相应点的指针。 参照 OpenCV 的Mat::at() 函数，写了一个访问二维 Mat 矩阵的两个简单的小函数，没有边界检查。 #include opencv2/core/core.hpp templatetypename ItemType ItemType* getMatPointPtr(cv::Mat src, int i , int j , int c = 0) { ItemType* curRow = src.ptrItemType(i); return curRow + j * src.channels() + c; } templatetypename ItemType ItemType getMatPoint(cv::Mat src, int i , int j , int c = 0) { ItemType* curRow = src.ptrItemType(i); return *(curRow + j * src.channels() + c); } OpenCV 中的Mat::at()代码有严格的边界检测，Mat::ptr()也有边界检测，但代码中没有检测j 是否越界。 以上为推荐使用的情况，下边的不推荐使用。 可以通过转换指针类型，访问非 uchar 类型的 Mat 元素。 例如：图像是CV_64FC1 格式，可以将 Mat.data 指针直接转换成 double*类型： // imgMat is a image. double* pimg = (double*)(imgMat.data) 也可以用 C++ 中的显式转换符 static_cast，不过要通过 void*类型过渡： void* pvoid = static_castvoid*(imgMat.data); double* pimg = static_castdouble*(pvoid); 这种方式在 Debug 模式下速度提升非常显著，但没有任何的边界检查和异常处理，使用时必须十分小 心。使用 Mat::ptr 的速度和直接使用这种方法差不多，多一层保护总比没有保护强。 （二）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 （根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）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。 因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。 OpenCV 引用计数系统。其思想是 Mat 的每个对象具有其自己的头，但可能他们通过让他们矩阵指针 指向同一地址的两个实例之间共享该矩阵。此外，拷贝运算符将只能复制矩阵头部，也还将复制指针 到大型矩阵，但不是矩阵本身。 Mat A,C;//仅创建了头部 A= imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//分配矩阵 Mat B(A); //使用复制构造函数 C=A; 以上代码中的所有 Mat 对象最终都指向同一个也是唯一一个数据矩阵。他们头不同，但是使用的其中 任何一个对矩阵进行任何修改，也将影响所有其他的。在实践中的不同对象只是提供相同的底层数据 不同的访问方法，然而，它们的头部是不同的。真正有趣的部分是您可以创建仅指向完整数据的一小 部分的头。例如，要在图像中创建兴趣区域 ( ROI) 您只需创建一个新头设置新边界： Mat D(A,Rect(10,10,100,100)); Mat E =A(Range:all(),Range(1,3)); //行列边界 如果矩阵属于多个 Mat 对象，那么当不再需要它时谁来负责清理？最后使用它的对象。对于引用计数 的机制，每当有人复制 Mat 对象的头，矩阵的计数器被增加。每当一个头被清除，此计数器被下调。 当该计数器变为零，矩阵也就被释放了。因为有时会仍然也要复制矩阵的本身，存在着 clone()