OpenCV学习笔记九——访问图像中的像素

1、图像在内存之中的存储方式

图像矩阵的大小取决于所用的颜色模型

如果是灰度图像：

如果是多通道图像，则矩阵的每一列都包含多个子列。如：RGB图像：

很多情况下，因为内存足够大，可以实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行的连接起来，形成一个长行。连续存储有助于提升图像扫描速度，我们可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储的。

2、颜色空间缩减

若矩阵元素存储的是单通道像素，使用c或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值，但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就有一千六百多万种。使用如此多的颜色来进行处理，可能会对我们的算法性能造成严重的影响。

颜色空间缩减可以大大降低运算复杂度，做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。如：颜色0到9可取为新值0,10到19取为10，以此类推。

uchar(无符号字符，即0到255之间取值的数)类型的值除以int值，结果是为char，（C++中int类型的除法自动截余，向下取整）。