这段时间编程遇到的小坑

• 迭代器的使用
  遍历一个vector<自定义的结构体> v，结构体里面部分是计算的输入，部分是输出。于是我图简单直接写了:

  for(auto iter : v)
      v.a = Algorthim(v.b);

  后来就直接用v进行后来的计算了，发现出错。原来auto iter是不会改变v数组本身的值的！
  因为这种写法展开就是：

  for(auto iter : v)
  {
  
  }
  等同于：
  
  for(auto piter = v.begin(); piter != v.end(); piter++)
  {
         auto iter = *piter;   
         iter.a = XXX;    //不会修改值
         *piter->a = XXX;    //会修改值
  }

  等同于是一个形参，没有修改数组本身的值。

• opencv的大坑！
  

  cv::Mat img;
  img.resize(80,80); //这个函数竟然不是resize图像大小，而是类似vector的resize的存在，只改变的img的行数
  
  resize(img, img, cv::size(80,80)); //这个才能改变图像的大小

• opencv一个坑接一个坑

  ①浅拷贝的情况：

  //赋值方式为浅拷贝
  cv::Mat img1, img2;
  img1=imread("test.jpg");  //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
  img2 = img1; //浅拷贝，修改img2的时候，同时修改img1
  
  //传参时1：
  void Func1(cv::Mat img1)
  {
     cv::Mat img2 = img2;  //浅拷贝
  }
  
  //传参时2：
  void Func1(unsigned char* data, int width, int height)
  {
     cv::Mat img2(height, width, CV_8UC3, data); //浅拷贝
  }

  ②深拷贝的情况：

  img2.copyTo(img1) 
  img1=img2.clone()

• opencv另外一个坑：

  Mat中的图像数据是不对齐的，而IplImage中的图像数据是4字节对齐的，所以在访问IplImage图像数据的时候，要特别注意widthStep这个属性，每行的字节数不是width*nchannels而是widthStep,因为每行可能会有字节填充的。

  因此，读像素值的时候，注意，不要读错了。