opencv之矩阵运算Mat

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Mat I(img,Rect(10,10,100,100));//用一块地方初始化。
Mat I=img(Range:all(),Range(1,3));//所有行，1~3列
Mat I=img.clone();//完全复制
img.copyTo(I);//传递矩阵头
Mat I(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//I=[0,0,255,0,0,255;0,0,255,0,0,255];
Mat E=Mat::eye(4,4,CV_64F);//对角矩阵
Mat O=Mat::ones(2,2,CV_32F);//全一矩阵
Mat Z=Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);//全零矩阵
Mat C=(Mat_(2,2)<<0,-1,2,3);//如果是简单矩阵的初始化
Mat::row(i);Mat::row(j);Mat::rowRange(start,end);Mat::colRange(start,end);都只是创建个头
Mat::diag(int d);d=0是是主对角线，d=1是比主低的对角线,d=-1....
static Mat Mat::diag(const Mat& matD)
Mat::setTo(Scalar &s);以s初始化矩阵
Mat::push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行
Mat::pop_back(size_t nelems=1);//移出最下面几行

I.rows(0).setTo(Scalar(0));//把第一行清零
saturate_cast(...);//可以确保内容为0~255的整数
Mat::total();返回一共的元素数量
size_t Mat::elemSize();返回元素的大小:CV_16SC3-->3*sizeof(short)-->6
size_t Mat::elemSize1();返回元素一个通道的大小CV_16SC3-->sizeof(short)-->2
int Mat::type()返回他的类型CV_16SC3之类
int Mat::depth()返回深度:CV_16SC3-->CV_16S
int Mat::channels()返回通道数
size_t Mat:step1()返回一个被elemSize1()除以过的step
Size Mat::size()返回Size(cols,rows);如果大于2维，则返回(-1,-1)，都是先宽再高的
bool Mat::empty()如果没有元素返回1,即Mat::total()==0或者Mat::data==NULL
uchar *Mat::ptr(int i=0)指向第i行
Mat::at(int i)(int i,int j)(Point pt)(int i,int j,int k)
RNG随机类:next,float RNG::uniform(float a,float b);..
double RNG::gaussian(double sigma);
RNG::fill(I,int distType,Mat low,Mat up);//用随机数填充
randu(I,low,high);
randn(I,Mat mean,Mat stddev);
reduce(I,dst,int dim,int reduceOp,int dtype=-1);//可以统计每行或每列的最大、最小、平均值、和
setIdentity(dst,Scalar &value=Scalar(1));//把对角线替换为value
//效果等同：Mat A=Mat::eye(4,3,CV_32F)*5;