《opencv实用探索·三》opencv Mat与数组互转
1、利用Mat来存储数据，避免使用数组等操作
//创建一个两行一列的矩阵
cv::Mat mean = (cv::Mat_<float>(2, 1) << 0.77, 0.33);
std::cout() << mean << std::endl;
float a = mean.at<float>(0, 0); //0.77
float b = mean.at<float>(1, 0); //0.33
2、数组传递给Mat
unsigned char buf[2][3]; //创建一个两行三列的数组
cv::Mat img(2, 3, CV_8UC1, (unsigned char*)buf); //将数组转为一个两行三列的Mat类型
3、将Mat中的数据传递给数组
//如果Mat中的数据是连续的，传递到一维vector可以这样写
std::vector<uchar> array_(mat.rows * mat.cols);
if (mat.isContinuous())
array_ = mat.data();
//传递到一维数组可以这样写
unsigned char* arr = new unsigned char[mat.rows * mat.cols];
if (mat.isContinuous())
arr = mat.data();
C
CV_8U-无符号8位整数(0-255)
CV_8S-有符号8位整数(-128-127)
CV_16U-无符号16位整数(0-65535)
CV_16S-有符号16位整数(-32768-32767)
CV_32S-有符号32位整数(-2147483648-2147483647)
CV_32F-有符号32位浮点数
CV_64F-有符号64位浮点数
注意：
单通道灰度图转三通道时，RGB三个通道像素值相等，效果看起来和单通道灰度图一样，唯一区别在于三通道灰度图上面绘制多边形可以设置颜色。
其他的一些补充：
（1）
Vec3f v3f(1.0, 3.0, 6.0); //三维向量，三通道float相当于含有三个float的数组
（2）
float matrix[3][3] = { 4717.0, 0, 3926.09, 0, 4716.051, 2910.57, 0, 0, 1 };
cv::Mat z3 = cv::Mat(3, 3, CV_32FC3, matrix); //CV_32FC3不加C3默认为单通道，这里是三个通道，每个通道占32位
Z3 = [4717.0, 0, 3926.09, 0, 4716.051, 2910.57, 0, 0, 1;
杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数;
杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数，杂数
]
Vec3f v3f = mat.at<Vec3f>(0, 1); //获取第一行第二列像素(0, 4716.051, 2910.57)
cout << v3f << endl;; //(0, 4716.051, 2910.57)
//Vec3b是一个三通道类型，每个通道为一个uchar
Vec3b v3b(100, 110, 200); //B = 100, G = 110, R = 200
//创建Mat对象，保存一张彩色图像（有3个通道），假设已知图像的数据类型是uchar注意(2, 3)对应(y, x)
Mat image = imread("d:/test/apple.jpg", 1);
//为图像(y,x)位置的像素点B通道重新赋值 image.at(2,3)[1]=200;//为图像(y,x)位置的像素点G通道重新赋值 image.at(2,3)[2]=199;//为图像(y,x)位置的像素点R通道重新赋值遍历RGB图像读出像素值：（rows为行，cols为列，（rows, cols）->(y, x)）
image.at<Vec3b>(2,3)[0]=255;
cv::Mat z3 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8UC3); //零矩阵 cout<
[(B,G,R), (B,G,R), (B,G,R), (B,G,R);
(B,G,R), (B,G,R), (B,G,R), (B,G,R);
(B,G,R), (B,G,R), (B,G,R), (B,G,R);
]
一个RGB32的像素，总共占32位，R,G,B分别占8位，还有一个空8位不用，可以用Vec3b获取RGB32像素值
一个ARGB32的像素，总共占32位，R,G,B,A分别占8位，可以用Vec4b获取ARGB32像素值
