cv::Mat 的子矩阵赋值

今天在利用CvANN_MLP训练分类器时遇到一个问题，无论输入的训练数据是什么，得到的分类器对每个样本的响应完全一样。

经过仔细检查发现问题在于训练样本的赋值。

// 正样本矩阵为posSample，负样本矩阵为negSample，每行为一个样本，各取出1000个作训练集，余下的做测试集；

trainData(Rect(0,0,ftrDim,1000)) = posSample(Rect(0,0,ftrDim,1000));
trainData(Rect(0,1000,ftrDim,1000)) = negSample(Rect(0,0,ftrDim,1000));

错误在于上面的赋值不会改变trainData里面的原始初值！！！

以前经常用 trainData(Rect(0,0,ftrDim,1000)) = 0.0f; 这样的句法，错误地以为右边为矩阵也可以。 实际上矩阵对矩阵的赋值只有在初始化的时候才可以，而且初始化时也并未进行数据的赋值，而只是讲data指向了原矩阵的数据地址（参见我之前的博客 http://blog.csdn.net/readzw/article/details/8838155）。

对此我进行了测试：

template<typename T>
void outputMatrix(Mat x)
{
	for (int i=0;i<x.rows;i++)
	{
		for (int j=0;j<x.cols;j++)
		{
			cout<<x.at<T>(i,j)<<", ";
		}
		cout<<endl;
	}
}

int _tmain(int argc, char** argv)
{
	int m1[100];
	for (int i=0;i<100;i++)
	{
		m1[i] = i;
	}
	Mat mat1(10,10,CV_32SC1,m1);
	Mat mat2 = mat1(Rect(3,5,4,5));

	cout<<"======= matrix 1 ::\n";
	outputMatrix<int>(mat1);
	cout<<"======= matrix 2 ::\n";
	outputMatrix<int>(mat2);
	mat1(Rect(0,0,4,5)) = mat2;	
	cout<<"======= matrix 1 = matrix 2::\n";
	outputMatrix<int>(mat1);
	mat2(Rect(0,0,2,2)) = -1;
	cout<<"======= matrix 2 = -1::\n";
	outputMatrix<int>(mat1);
        getchar();
        return 0;
}

输出的结果为：