在opencv早期的版本中，圖像通過一個叫做IplImage的結構（structure）存儲在內存中。由于C語言對程序員高度的信任，因此它需要手動地對內存進行管理，比如內存的分配和回收，這在大型程序設計中是比較麻煩的。幸運地是，C++可以很好地幫助程序員管理內存，因此opencv2.0后就引入了C++接口。但是C++也有缺點，比如說目前大部分的嵌入式系統只支持C語言，在這些平臺上開發opencv程序的話用C++就不是很好。

cv::Mat是一個C++類，包含兩部分：1）Matrix header，包括矩陣的size、存儲方式、矩陣的存儲地址等信息；2）指向Marix的指針ji。由于圖像處理算法通常都是計算密集型算法，出于程序速度上的考慮，opencv的設計應盡可能地避免拷貝大圖像，為了解決這個問題，opencv使用了引用計數機制（reference counter system）【python也使用了這個機制，參考之前的博客】。簡單來說，滅個Mat對象都有自己的header，在進行copy運算時，只有headers和指向矩陣的指針會被拷貝，而矩陣本身不會被拷貝，舉個栗子：

上面的三個Mat對象srcImg,dstImg,C最終都只想同一個數據矩陣，雖然它們的headers是不同的。對它們其中的任意一個進行修改都會影響另外兩個對象。上面程序的運行結果如圖：

當然，如果想拷貝矩陣本身也是有辦法的，opencv提供了兩個方法：clone()和copyTo():

Mat F = A.clone();

Mat G;

A.copyTo(G);

最后總結一下：

1）opencv函數中輸出圖像的內存是自動分配的；

2）賦值運算和拷貝構造函數只是拷貝了header，我們可以把這種拷貝理解為一種淺拷貝；

3）如果想進行深拷貝，即拷貝矩陣本身的數據，可以采用clone()或copyTo()函數。

對1和2的理解可以很重要，這可以解釋下面這個程序：

其運行結果為：

關于如何創建一個Mat對象，最好的辦法就是看mat.hpp，因為實在有太多了...，這里在介紹一下opencv里面的一下data

type，比如說CV_8UC3,CV_32FC3,CV_32F是什么意思：

CV_[the number of bits per item][signed or unsigned][Type prefix]C[The channel number]

最后是一個大頭部分：介紹如何遍歷cv::Mat。

Q1:圖像在Mat中是如何存儲的呢？

通常我們有足夠多的內存，使得上面這個矩陣可以一行接著一行地連續存儲，具體是不是呢，可以用isContinous()函數來判斷。因此最高效的遍歷方法還是采用指針(還有迭代器方法):