本文探讨了OpenCV中图像的基础概念，包括Mat矩阵与图像的关系，灰度图像像素用8位无符号数表示，以及矩形结构Rect的使用。矩形的宽和高对应于Mat的cols和rows，而Rect的x、y、width、height分别表示左上角坐标和尺寸。此外，文章解释了Mat中图像像素的访问方式，强调了二维矩阵的行和列标号以及像素位置的表示，帮助澄清可能的混淆点。
今天在看矩形旋转的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。
首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像而言，像素有8位无符号数表示，其中0代表黑色，255代表白色。那么矩阵和图像间到底是一个什么样的关系呢。
第一：Mat图有行和列，即cv::Mat中有公有成员变量cols和rows，注意，这里的cols就是图像的宽度width，rows就是图像的高度height。这个width和height我们可以在其它
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