指標遍歷Mat

這是一個很簡單的問題，但是如果粗心大意寫錯了i和j，將會造成資料出錯。

為什麼要用指標訪問Mat？在Release模式下的at方法其實效率跟指標是一樣的，編碼時沒要為了效率犧牲可讀性而使用指標。但有一種場合必須使用指標，就是編寫opencv無關的API，例如寫dll函式時，呼叫方不想涉及任何關於opencv的東西，包括其資料結構，此時就不能採用Mat傳遞引數了，只能採用指標。因為Mat是C++的資料結構，如果在子函式內部定義了Mat，在該函式返回時會自動釋放掉Mat的資料，所以不要想著通過取Mat的資料指標來傳參。只能通過內部new一段記憶體，把Mat的資料逐個元素地扔進記憶體裡。

RGB圖（3維矩陣）

        BYTE* iPtr = new BYTE [height*width*3];
	for(int i=0;i<height;i++)
	{
		for(int j=0;j<width;j++)
		{
			for(int k=0;k<3;k++)
			{
				iPtr[i*width*3+j*3+k] = img.at<Vec3b>(i,j)[k];
			}
		}
	}

對於灰度圖、4維矩陣等，只要把通道數和at的資料型別改一下就可以套用以上格式

還有一點千萬注意，Mat的（i，j）是按（行，列）的規則，而影象中則是（高，寬），跟Size(x,y)，Rect(x,y)的（x，y）是不同的

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Mat::data的使用

在opencv中，Mat很方便；但當用到不是以opencv為主體的程式碼中，就不能直接使用Mat，而要轉換為其它形式的資料結構。最簡單的解決方案是指標，即將Mat拷貝到自定義的指標中。


Mat::data是資料段的首地址；使用memcpy()將Mat的資料拷貝至某個指標中，當然要先new一段記憶體。


memcpy的說明：

4位元組對齊的情況

但如果影象大小不是4的整數倍，某些場合下不能直接使用Mat::data。因為影象在OpenCV裡的儲存機制問題，行與行之間可能有空白單元（一般是補夠4的倍數或8的倍數，稱為padding。這些空白單元對影象來說是沒有意思的，只是為了在某些架構上能夠更有效率，比如intel MMX可以更有效的處理那種個數是4或8倍數的行。Mat提供了一個檢測影象是否連續的函式isContinuous()。當影象連通時，我們就可以把影象完全展開，看成是一行。此時呼叫Mat::ptr<>()方法就等價於Mat::data

 int nr=image.rows;      
int nc=image.cols;  
if(image.isContinuous())  
    {  
        nr=1;  
        nc=nc*image.rows*image.channels();  
    }   
    for(int i=0;i<nr;i++)  
    {       
        const uchar* inData=image.ptr<uchar>(i);         
        uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(i);        
        for(int j=0;j<nc;j++)  
        {  
            *outData++=*inData++;  
        }  
    }  

例如儲存BMP格式的影象時，BMP要求影象資料按四位元組對齊，此時就需要對Mat中的資料進行補零
對齊方法就是在每一行尾部補零，零的個數可能是1~3個

但其實大部分時候，Mat的記憶體都是連續的，只有極個別時候需要擔心這個問題，這裡有說明，和這裡

Mat::data的預設型別

Mat::data的預設型別為uchar*，但很多時候需要處理其它型別，如float、int，此時需要將data強制型別轉換，如：

Mat src(1000,1000,CV_32F);
float* myptr = (float*)src.data;

無論Mat的type是何種型別，Mat::data均為uchar*

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指標資料拷貝至Mat

這個千萬注意，使用Mat接收指標指定的一段記憶體資料，通過指標初始化一個Mat：

Mat(row,col,CV_8U,ptr)

	uchar ptr[25]={0,1};
	Mat mat(5,5,CV_8U,ptr);
	mat = mat*255;

修改mat就修改了ptr指向記憶體的值

注意：Mat的型別要與指標的型別一致，如，uchar指標對應CV_8U，double指標對應CV_64F，如果把double指標賦給一個CV_32F的Mat，那Mat的每個元素只佔32位，即把double數一分為二，是錯誤的。

這裡又涉及一個問題，型別轉換。opencv提供了Mat::convertTo介面進行型別轉換，當然我們可以逐個元素進行強制型別轉換，但有時候兩者是有區別的。例如，把double轉unsigned int，這是有符號數轉無符號數，如果使用convertTo方法，會把負數置零；如果使用強制型別轉換(unsigned int)，結果是錯誤的，因為負數應該變成其補數，無符號的第一個位元位是有意義的

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Mat資料拷貝至指標

有些時候，我們不希望函式的呼叫者看到opencv的資料結構Mat，可以通過把Mat資料拷貝至一段動態申請的記憶體，此時千萬要注意資料型別，指標和Mat要統一。

typedef ushort  mtype;
Mat src;
...
	mtype* psrc = (mtype*)src.data;
	mtype *pdst = new mtype [src.total()];
	for(int i=0;i<h;i++)	//遍歷行
	{		
		const mtype* p0 = psrc + i*w;
		mtype* p1 = pdst + i*w;
		for(int j=0;j<w;j++)	//遍歷列
		{	
			*p1++= p0[j];		
		}
	}	//耗時：0.7ms

memcpy(pdst,psrc,src.total()*sizeof(mtype));  //耗時：0.5ms

通過指標構造Mat

方法：

Mat img(image_size,TYPE,img_ptr);

這樣，可以避免重複申請記憶體，對Mat的修改就是對指標內容的修改

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