OpenCV MAT类详解：n维密集数值存储结构

OpenCV的MAT类是其核心数据结构之一，用于表示一个多维的密集数值数组，支持单通道或多通道的数据存储。这个类提供了丰富的功能，能够适应各种应用场景，如图像处理、计算机视觉中的矩阵操作、深度学习中的张量表示等。 MAT类的主要组成部分包括： 1. **flags**：一个整数变量，记录了矩阵的一些属性或状态，例如矩阵的连续性标志、深度（通常是指位深度），但具体用途尚未完全明确，可能与内存管理或优化有关。 2. **dims**：表示数组的维度，至少为2维，用于表示数据的层次结构。 3. **rows** 和 **cols**：分别表示矩阵的行数和列数，如果这两个值为-1，则表示矩阵超过2维。 4. **data**：指向存储矩阵数据的指针，对于用户分配的数据，refcount用于跟踪引用计数。 5. **step**：数组的一个重要特性，每个元素的地址可以通过step[]计算得出，如 `addr(Mi0;:::;iM.dims-1) = M.data + M.step[0]*i0 + ... + M.step[M.dims-1]`。步长递增，保证了数据的按特定顺序存储，例如二维矩阵按行存储，三维矩阵按平面存储。 6. **elemSize()**：返回元素的大小，是 `M.step[M.dims-1]` 的值，表示最小的步长。 MAT类的设计使得它可以存储多种类型的数据，如实数和复数向量、灰度和彩色图像、点云、张量以及直方图（虽然高维直方图更适合用SparseMat类）。它的灵活性和高效性使其成为OpenCV处理图像和数学运算的核心工具。 在实际编程中，理解并熟练使用MAT类能够极大地提高开发效率，因为许多OpenCV函数都直接操作MAT对象，如读取和写入图像、矩阵运算、卷积等。掌握MAT类的内部机制有助于开发者更好地优化代码和理解OpenCV库的工作原理。