今天在看矩形旋轉的時候忽然腦子短路，把一些概念全弄混了，現總結一下，以便下次再混的時候可以參考確認下，自己的理解，有錯的地方還請指正。

         首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat來表示影象了，C++的函式呼叫中基本上也都是Mat圖，從根本上說，一張影象是一個由數值組成的矩陣，矩陣的每一個元素代表一個畫素。對於灰度影象而言，畫素有8位無符號數表示，其中0代表黑色，255代表白色。那麼矩陣和影象間到底是一個什麼樣的關係呢。

         第一：Mat圖有行和列，即cv::Mat中有公有成員變數cols和rows，注意，這裡的cols就是影象的寬度width，rows就是影象的高度height。這個width和height我們可以在其它

         這裡我引用《OpenCV學習筆記（四十一）——再看基礎資料結構core》中關於Rect的介紹，Rect_類有些意思，成員變數x、y、width、height，分別為左上角點的座標和矩形的寬和高。常用的成員函式有Size()返回值為一個Size，area()

         第二：Mat圖中的影象畫素位置表示和矩陣中元素的表示。這裡引用《訪問Mat影象中每個畫素的值》中幾張圖來表示Mat矩陣中存資料的關係。單通道灰度圖資料存放格式：

多通道的影象中，每列並列存放通道數量的子列，如RGB三通道彩色圖：

這時，大家得注意了，二維矩陣的行和列用來表示一個元素，並且一般是從0標號開始，所以實際上是有m+1列，也就是說寬度width是m+1的，行類似。還有就是Mat.at（int y， int x）來訪問一個畫素，這時候的y表示的行號，x表示的列號，相對應的就是x表示水平的寬，y表示的豎直的高，只不過x和y都是從0開始的標號。容易搞混的地方就在於一些矩陣的相減了，相減完後怎麼表示畫素位置，這個時候一般比較難把握，但是隻要明白矩陣裡x，y，width，height的關係，搞清楚就容易多了。