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一.Mat概念
Mat 是整个图像存储的核心也是所有图像处理的最基础的类，Mat 主要存储图像的矩阵类型，包括向量、矩阵、灰度或者彩色图像等等。Mat由两部分组成：矩阵头，矩阵数据。矩阵头是存储图像的长度、宽度、色彩信息等头部信息；矩阵数据则是存储具体的图像数据。（我的理解就是，Mat是把图像分为一块一块矩阵类型保存，矩阵头显示这张图片基本信息，如这张图片多大，是不是彩色；具体的信息存储由矩阵数据存储）。
二.Mat通道
图中C1,C2,C3,C4代表几通道 ；前面CV_8U,8S,16U,16S,32U,32S代表用什么类型存储，例如：CV_8U就是用8位无符号类型存储，CV_8S就是用8位有符号存储。
- 单通道(灰度图)，就是图片是灰色的
- 双通道(二值图像)，就是黑白照片
- 三通道(RGB 彩色图像)
- 四通道(带 Alpha 的四通道图像)，就是ARGB图像，更好看一点。
三.Mat创建和构造方法
- Mat(int rows, int cols, int type);
重载的构造函数，这个构造函数在创建的时候，提供矩阵的大小，分别是 rows、cols 以及存储类型 type
rows：行数，也指的是图像的高度，height。
cols：列数，也指的是图像的宽度，width。
type：通道类型，具体的看上面的图
示例：Mat t1 = Mat(300,300,CV_8UC1)，这指的是创建一个 width:300,height:300,单通道的灰度图像.
- Mat(Size size, int type);
重载的构造函数，这个构造函数在创建的时候，需要传入 Size 类和类型。
第一个传参：Size 结构体，Size(width,height)
第二个传参：type 通道类型，具体的看上面的图
示例：Mat t2 = Mat(Size(300,300),CV_8SC3)，这指的是创建一个 width:300,height:300,三通道的灰度图像
- Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
重载的构造函数，这个构造函数在创建的时候，提供矩阵的大小，分别是 rows、cols、存储类型 type、还有 Scalar 颜色标量。
第一个传参：rows 行数，也指的是图像的高度，height。
第二个传参：cols 列数，也指的是图像的宽度，width。
第三个传参：type 通道类型，具体的看上面的图
第四个传参：Scalar 颜色标量，Scalar(v0,v1,v2,v3)，v0,v1,v2,v3 分别对应 OPENCV 颜色分量的四个值
示例： Mat mat = Mat(300,300,CV_8UC3,Scalar(255,255,255));表示的是创建cols:300,rows:300,三通道的灰度,颜色标量为白色的图像
- Mat::zeros(rows,cols,type);
重载的构造函数，这个构造函数在创建的时候，提供矩阵的大小，分别是 rows、cols 以及存储类型 type。ZEROS 相当于创建一张黑色的图片，每个像素通道为 0，并且 Scalar(0,0,0)。
第一个传参：rows 行数，也指的是图像的高度，height。
第二个传参：cols 列数，也指的是图像的宽度，width。
第三个传参：type 通道类型，具体的看上面的图
示例： Mat::zeros(300,300,CV_8SC3);，这指的是创建一个 width:300,height:300,三通道的彩色图像,Scalar(0,0,0)，相当于Mat mat = Mat(300,300,CV_8SC3,Scalar(0,0,0));
- Mat::ones(rows,cols,type);
重载的构造函数，这个构造函数在创建的时候，提供矩阵的大小，分别是 rows、cols 以及存储类型 type。ONES 相当于每个像素第一个通道为 1，后面两个通道为 0。
第一个传参：rows 行数，也指的是图像的高度，height。
第二个传参：cols 列数，也指的是图像的宽度，width。
第三个传参：type 通道类型，具体的看上面的图
示例： Mat::ones(300,300,CV_8SC3)，这指的是创建一个 width:300,height:300, 三通道的彩色图像,Scalar(1,0,0)，这等同于 Mat mat = Mat(300,300,CV_8SC3,Scalar(1,0,0));
四. imread读取图片信息和imwrite写入数据
- imread：读取图片信息。
Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
第一个参数：filename 图片的名称，名称可以是绝对路径也可以是相对路径
第二个参数：flags 标识符，flags 标识符默认为 IMREAD_COLOR。flags 一般分为三种：
IMREAD_UNCHANGED（<0）按原样加载图像（包括 alpha 通道（如果存在）
IMREAD_GRAYSCALE（0）将图像作为强度加载（灰白照片）
IMREAD_COLOR（> 0）以 RGB 格式加载图像（彩色照片）
返回值：Mat 矩阵
- 例如：读取彩色三通道图片
Mat img_mat = imread("frame1.jpg");
printf("width = %d, height = %d, channels = %d\n", img_mat.cols, img_mat.rows, img_mat.channels());
...........................................................................................
输出结果：width = 1920, height = 1080, channels = 3
- 例如：读取灰白单通道图片
Mat img_mat_gray = imread("gray_frame1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
printf("img_mat_gray_width = %d, img_mat_gray_height = %d, img_mat_gray_channels = %d\n", img_mat_gray.cols,img_mat_gray.rows, img_mat_gray.channels());
.................................................................................................................
输出的结果：img_mat_gray_width = 1920, img_mat_gray_height = 1080, img_mat_gray_channels = 1
2. imwrite：保存图片
imwrite(const String& filename, InputArray image, const std::vector<int>& params);
第一个传参：filename 表示要保存的文件名
第二个传参：image 表示需要保存的图像数据
第三个传参：params 保存图像可选参数，主要是设置图像的质量，设置规则具体的我们来看看，该参数需要按照参数 id+参数值成对出现，可以出现多对参数值(比如 (paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ...))，但必须保证这些参数对是相关的,比如保存 JPG 图像时，只能使用和 JPEG 相关的参数 ID 进行组合使用。这里的 ID 基本上是 cv::ImwriteFlags。
- 例如：使用默认的方式 imwrite 保存图片
Mat mat = Mat(300,300,CV_8UC3,Scalar(218,112,214));
imwrite("mat_demo.jpg", mat);
。。。。。。。。。。。。。。。。。。
上面是使用默认的方法保存图片，这种方法的所有参数都是默认选项。出来图片就是：
- 使用 params 的方式 imwrite 保存图片
Mat quality_frame1_mat = imread("frame1.jpg");
std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40};
imwrite("quality_mat_demo.jpg", quality_frame1_mat , params);
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
这种方法使用的是 params 参数的方式去设置，上面我们设置了图像的质量在 40，大家如果想设置其他功能可以参考上面的枚举进行设置。经过编码质量 40 的处理后的图像大小小于原图像大小，这说明编码质量关乎着文件的大小和画面的质量。
五.代码具体
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;int main()
{//构造参数Mat t0 = Mat(300,300,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrixMat t1 = Mat(Size(200,200),CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrixMat t2 = Mat(100,100,CV_8UC1,Scalar(255,255,255)); //Create a 300x300 single channel matrixMat t3 = Mat::zeros(300,300,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrixMat t4 = Mat::ones(200,200,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrixstd::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40};//imwrite写入数据imwrite("t0.jpg",t0);imwrite("t1.jpg",t1);imwrite("t2.jpg",t2);imwrite("t3.jpg",t3,params);imwrite("t4.jpg",t4);//imread读取数据Mat a0 = imread("t0.jpg");Mat a1 = imread("t3.jpg");Mat a2 = imread("t4.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);printf("a0 heigh:%d weigh: %d channel:%d\n",a0.rows,a0.cols,a0.channels());printf("a3 heigh:%d weigh: %d channel:%d\n",a2.rows,a2.cols,a2.channels());return 0;
}