CvMat成员分析



旧版本的OpenCV中的C结构体有 CvMat 和 CvMatND，目前我用的是 2.3 版，里面的文档指出 CvMat 和 CvMatND 弃用了，在C++封装中用 Mat 代替，另外旧版还有一个 IplImage，同样用 Mat 代替(可以参考博文 OpenCV中的结构体、类与Emgu.CV的对应表).
矩阵 (M) 中数据元素的地址计算公式：
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的维度)

data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)
dims：Mat所代表的矩阵的维度，如 3 * 4 的矩阵为 2 维， 3 * 4 * 5 的为3维
channels：通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是 3 通道的，即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。
depth：深度，即每一个像素的位数(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 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；

图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色 ^[1]   数，或者确定 灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大 灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位 ^[2]   ，则最大灰度数目为2的8次方,即256。一幅彩色图像RGB3个分量的像素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方，即1024,就是说像素的深度为10位，每个像素可以是1024种颜色中的一种。

例如：一幅画的尺寸是1024*768，深度为16，则它的数据量为1.5M。

计算如下：1024*768*16bit(位)=(1024*768*16)/8Byte(字节)=[(1024*768*16)/8]/1024KB=1536KB={[(1024*768*16)/8]/1024}/1024MB=1.5MB。

step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意 step1 (step / elemSize1)，M.step[m-1] 总是等于 elemSize，M.step1(m-1)总是等于 channels；
elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小，如果Mat中的数据的数据类型是 CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize = 4；记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小，即 elemSize / channels 的大小