我的OpenCV学习笔记（23）：Mat中实际数据是如何保存的

看上去这是一个比较简单的问题，在2.0以上的版本中，使用Mat类来储存一幅图像。但是具体的说，Mat类中，又是如何储存的呢？

在opencv自带的帮助手册上有这么一段话：

通过这两个式子，我们可以略知一二：首先，Mat不仅可以存图像，也可以用来存放其他高维的数据。数据存在data指针所指向的地址中的，对于高维数据（dim维），每个数据的地址是用上面式子算的；它的一个特例是2维数据（图像），式子简化成了下面的那个公式。

为了验证公式的正确性，我写了一个小测试程序：

int main(void)
{
	Mat img1 = imread("D:/picture/images/baboon1.jpg",0);//灰度图像

	cout<<img1.rows<<endl;
	cout<<img1.cols<<endl;
	cout<<img1.size[0]<<endl;//与img1.rows相等

	cout<<(int)img1.at<uchar>(1,2)<<endl;//(1,2)点的灰度值
	cout<<(int)(*(img1.data + img1.step[0] * 1 + img1.step[1] * 2))<<endl;//(1,2)点的灰度值

	Mat img2 = imread("D:/picture/images/baboon1.jpg");//彩色图像
	cout<<(int)img2.at<Vec3b>(1,2)[1]<<endl;//(1,2)点的G分量
	cout<<(int)(*(img2.data + img2.step[0] * 1 + img2.step[1] * 2  + sizeof(uchar)))<<endl;//(1,2)点的G分量
	return 0;
}

注意，因为8bit图像对应的像素值为0~255，所以opencv使用了uchar类型，这样非常节省空间；但是如果想看到具体的像素值，那么得把他转化为int。

我们看到，使用at函数和直接求出地址然后对地直接引得到的像素值是相同的。at操作是一个模板函数，所以对于灰度图像，返回的直接就是对应的像素值；而对于彩色图像，返回的是一个3元组Vec3b。这个结构是3个uchar连续的放在一起的。所以对于彩色图像，直接使用公式获得的是B分量，如果想获得其他分量，那么得在原始的地址上加上一个sizeof(uchar)。