本文介绍了图像的基本概念，包括图像种类、位图与矢量图形、像素、色彩深度和图像分辨率。重点讲解了OpenCVSharp中的核心数据结构Mat对象，包括其在图像表示、创建、加载、显示、保存以及像素访问和修改等方面的应用。内容涵盖了二值图像、灰度图像和RGB彩色图像的表示方法，强调了Mat对象在.NET环境下进行图像处理的灵活性和高性能。
图像概念
学习使用OpenCV的目的就是为了进行图像识别做准备。
首先我们得了解图像的基本概念：图像的表示、存储和处理方式
图像种类
在计算机中，图像主要分为两大类，即位图图像（Bitmap Image）和矢量图形（Vector Graphics）
位图图像
采用点阵方式构成图像，每个点（像素）都有特定的颜色和亮度信息。它可以表现丰富的图像色彩，但文件通常占用较大的存储空间。
矢量图形
以数学矢量方式记录图像，通过几何特性来描述图形，如点、线、曲线等。它适合表示色彩较少的图像，可以无限放大而不失真，文件占用存储空间较小。
图像要点
像素
位图图像的基本组成单元。像素是图像中最小的完整采样，它代表了图像的一个点，并具有一定的颜色和亮度信息。
色彩深度
指图像中可用的颜色数量。它决定了图像可以显示或打印的颜色信息的丰富程度。色彩深度越高，图像的颜色表现越丰富。
图像分辨率
指图像中单位打印长度所显示的像素数目。它决定了图像的清晰度和细节表现能力。分辨率越高，图像越清晰，但文件大小也可能相应增加。
在图像识别过程中，这些基本概念对于理解和处理图像数据至关重要。图像识别技术通过对图像进行采集、预处理、特征提取和匹配等步骤，实现对不同模式的目标和对象的识别。同时，还需要考虑到图像质量、光照条件、遮
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