如果数据流非常大，如何处理内存限制？

如果处理的数据流非常大，一次性加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。在这种情况下，可以采用分块读取和处理的方式来解决内存限制：

1. **缓冲区处理**：创建一个固定大小的缓冲区（例如，1MB 或 10MB），每次从原始数据源读取一小部分，然后将这部分数据转换为Mat对象。处理完一块后再读取下一块，直到所有数据都被处理完毕。

size_t buffer_size = 1024 * 1024; // 1MB
std::vector<uint8_t> buffer(buffer_size);
while (!data.empty()) {
    size_t bytes_to_read = std::min(data.size(), buffer_size);
    data.copy(buffer.data(), bytes_to_read);
    cv::Mat img = convertToMat(buffer);
    // ...处理img...
    data.erase(0, bytes_to_read); // 移除已经处理的部分
}

2. **磁盘I/O**：可以选择直接写入到磁盘上，而不是临时存储在内存中。这涉及到将每个小片段写入文件，然后再用工具（如MATLAB本身或其他支持MAT文件的工具）合并这些小文件。

3. **流式处理**：如果目标系统支持流式处理，比如OpenCV有提供`VideoCapture`或`VideoWriter`用于处理视频流，那么可以使用这些类来逐帧读取和写入图像。

通过这些策略，你可以有效地管理大量数据的处理，避免内存消耗过大。同时，也要注意性能损失，因为频繁的磁盘I/O会比内存操作慢很多。