1、前提

在C++中，函式的引數，傳值、傳引用、傳指標是有區別的，具體如下：

#include<iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

void test1(int a)
{
    a = a + 1;
}
void test2(int &a)
{
    a = a + 1;
}
void test3(int *p)
{
    *p = *p + 1;
}

#if 1
void main()
{
    int a = 23;
    int *p = &a;
    int &b = a;

    cout
 
 << endl << setw(4) << "a" << setw(4) << "*p" << setw(10) << "p" << setw(4) << "b" << endl;

    cout << endl << "輸出初始值:" << endl;
    cout << setw(4) << a << setw(4) << *p << setw(10) << p << setw(4
 
) << b << endl << endl;

    test1(a);
    cout << "傳值:" << endl;
    cout << setw(4) << a << setw(4) << *p << setw(10) << p << setw(4) << b << endl << endl;

    test2(a);
    cout << "傳引用:" << endl;
    cout
 
 << setw(4) << a << setw(4) << *p << setw(10) << p << setw(4) << b << endl << endl;

    test3(p);
    cout << "傳指標:" << endl;
    cout << setw(4) << a << setw(4) << *p << setw(10) << p << setw(4) << b << endl << endl;

    system("pause");
}
#else
#endif

結果如下：

這說明，傳值不會改變實參，傳引用和傳指標都會。這是因為傳值傳的一個複製，不會改變原來的引數，而傳引用和傳指標都是在指向實參的一塊記憶體上進行改動，改變的就是實參本身，所以會發生改變。

但是這裡要說的是OpenCV中Mat資料結構在這上面的操作。

2、Mat

本文操作的原圖為：
.

.

2.1

首先，colorReduce()函式是對影象顏色進行縮減，以下采用了傳值和傳引用的方式。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

void colorReduce_0(Mat image, int div)
{
    int nl = image.rows;
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j < nl; j++)
    {
        uchar *data = image.ptr<uchar>(j);
        for (int i = 0; i < nc; i++)
        {
            data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
            //data[i] = data[i] - data[i] % div + div / 2;
        }
    }
}
void colorReduce_1(Mat &image, int div)
{
    int nl = image.rows;
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j < nl; j++)
    {
        uchar *data = image.ptr<uchar>(j);
        for (int i = 0; i < nc; i++)
        {
            data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
            //data[i] = data[i] - data[i] % div + div / 2;
        }
    }
}
void main()
{
    Mat img0 = imread("groot.jpg");
    Mat img00 = imread("groot.jpg");

    colorReduce_0(img0, 64);
    imshow("reduce0", img0);

    colorReduce_1(img00, 64);
    imshow("reduce1", img00);

    waitKey(0);
}

這裡，兩次分別是傳值和傳引用，結果實參都發生了改變，也就是說原圖發生了改變。

這是因為傳值時，只是將Mat這個結構體資訊拷貝了一份，並沒有拷貝指向影象的記憶體資訊，操作仍然在同一記憶體中進行的，所以原圖，也就是實參發生了改變。

2.2

然後現在說，如果不改變原圖，來進行操作。

• 一種是使用clone和copyto函式，這是影象的深拷貝，相當於重新建立了一份一模一樣的影象。
• 另一種是建立跟原影象大小、格式相同的空圖，即空Mat，然後用原圖的畫素來填充新圖。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat colorReduce_2(Mat img,int div)
{
    Mat image;
    image = img.clone();
    //img.copyTo(image);
    int nl = image.rows;
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j < nl;j++)
    {
        uchar *data = image.ptr<uchar>(j);
        for (int i = 0; i < nc;i++)
        {
            //data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
            data[i] = data[i] - data[i] % div + div / 2;
        }
    }
    return image;
}
void colorReduce_3(const Mat &image, Mat result,int div)
{
    int nl = image.rows;
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j < nl; j++)
    {
        const uchar *data_in = image.ptr<uchar>(j);
        uchar *data_out = result.ptr<uchar>(j);
        for (int i = 0; i < nc; i++)
        {
            data_out[i] = data_in[i] / div * div + div / 2;
        }
    }
}
void main()
{
    Mat img = imread("groot.jpg");

    Mat img2 = colorReduce_2(img, 64);
    imshow("reduce2", img2);
    imshow("groot1", img);

    Mat result;
    result.create(img.rows, img.cols, img.type());
    colorReduce_3(img, result, 64);
    imshow("reduce3", result);
    imshow("groot2", img);

    waitKey(0);
}

可以看出，這裡的兩次，原圖都沒有發生變化。