更新時間：2024-05-03 19:15:27作者：佚名
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uchar類型的指針，指向Mat數據矩陣的首地址。 可以理解為表示房屋的門牌號；
Mat 矩陣的維度。 如果Mat是二維矩陣，則dims=2，如果是三維矩陣，則dims=3。 大多數情況下，它是一個二維矩陣，即平面上的矩陣。
可以這樣理解，房子是一層平房留學之路，而三維以上的房子是多層建筑；
Mat 矩陣的行數。 可以理解為房子里房間的排數；
Mat 矩陣的列數。 可以理解為房子的房間數；
首先，size是一個結構體，定義了Mat矩陣中數據的分布形式。 有一個數值關系：
image.size().width==image.cols; image.size().==image.rows
可以理解為房屋內房間的整體布局，包括按行和列分布的房間數量信息；
Mat 矩陣元素擁有的通道數。 比如常見的RGB彩色圖像，==3； 而灰度圖像只有一個灰度分量信息==1。
可以理解為每個房間放置多少張床。 三通道房有3張床位，單通道房有1張床位；
它是用來衡量每個像素中每個通道的準確度的，但與圖像的通道數無關！ 深度值越大，精度越高。 其中，Mat.depth()獲取0到6之間的數字，分別代表不同的數字。 對應關系如下：
枚舉{CV_8U=0,CV_8S=1,=2,=3,=4,=5,=6}
其中U表示，S表示，即有符號數和無符號數。
可以理解為房間內每張床可以睡多少人。 這與房間的床位數量無關；
elem是()的縮寫，表示矩陣中每個元素的數據大小。 如果Mat中的數據類型是，則==1； 如果是或，則==3； 如果是或，則==6； 即是以8位（一個字節）為單位width是什么意思，乘以通道數和8位的整數倍；
可以理解為整個房間可以睡多少人。 這時需要將房間內的床位（通道）數量以及每張床位的容量相加；
添加“1”就構成了該屬性。 1可以認為是元素中1個通道的意思。 這樣，從命名中拆分出來之后就很容易解釋這個屬性了：它代表Mat矩陣中每個元素的單個通道的數據大小。width是什么意思，以字節為單位，所以有：
==/;
可以理解為Mat矩陣中每一行的“步長”，以字節為基本單位。 每行所有元素的總字節數是將一行中所有元素、所有通道、所有通道累加后的值；
以字節為基本單位，Mat矩陣中每個像素的大小累加了所有通道以及所有通道的后續值，因此有：
步驟1==步驟/；
Mat矩陣的類型包括矩陣中元素的類型和通道數。 type的命名格式為CV_(位數)+(數據類型)+(通道數)。 所有值如下：