OpenCV支持JPG、PNG、TIFF等常见格式图像文件加载
加载图像 Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); 加载图像文件成为一个Mat对象
IMREAD_UNCHANGED (<0) 表示加载原图，不做任何改变
IMREAD_GRAYSCALE (=0)表示把原图作为灰度图像加载进来
IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像加载进来
修改图像 cvtColor( image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY );
1、第一个参数表示源图像
2、第二参数表示色彩空间转换之后的图像
3、第三个参数表示源和目标色彩空间如：COLOR_BGR2HLS 、COLOR_BGR2GRAY 等
保存图像 bool imwrite( const String& filename, InputArray img, const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
1、filename.png 注意：你要保存图片为哪种格式，就带什么后缀。
2、img:要保存的图像
3、params:表示为特定格式保存的参数编码 //一般可不填
int main(int argc, char** argv) {
// read image
Mat image = imread(STRPAHT2);
// 对图像进行所有像素用 （255- 像素值）
Mat invertImage;
image.copyTo(invertImage);
//通道 3 r g b
int channels = image.channels();
//列
int rows = image.rows;
//行
int cols = image.cols * channels;
//检测内存存储连续性
if (image.isContinuous()) {
cols *= rows;
rows = 1;
}
uchar* p1;
uchar* p2;
for (int row = 0; row < rows; row++) {
//获取像素指针
p1 = image.ptr<uchar>(row);
p2 = invertImage.ptr<uchar>(row);
for (int col = 0; col < cols; col++) {
// 每个像素点的每个通道255取反
*p2 = 255 - *p1;
p2++;
p1++;
}
}
//创建一个OpenCV窗口，它是由OpenCV自动创建与释放，你无需取销毁它。
//WINDOW_AUTOSIZE会自动根据图像大小，显示窗口大小，不能人为改变窗口大小
namedWindow("My Test", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("My Invert Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//imshow根据窗口名称显示图像到指定的窗口上去，第一个参数是窗口名称，第二参数是Mat对象
imshow("My Test", image);
imshow("My Image", invertImage);
// 关闭
waitKey(0);
destroyWindow("My Test");
destroyWindow("My Invert Image");
}
Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
Vec3f对应三通道的float类型数据
读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1）
Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x);
Scalar intensity = img.at<uchar>(Point(x, y));
读一个RGB像素点的像素值
Vec3f intensity = img.at<Vec3f>(y, x);
float blue = intensity.val[0];
float green = intensity.val[1];
float red = intensity.val[2];
修改像素值RGB值
img.at<Vec3b>(y,x)[0]=128; // blue
img.at<Vec3b>(y,x)[1]=128; // green
img.at<Vec3b>(y,x)[2]=128; // red
Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。
分了两个部分，头部与数据部分。
IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题。
//默认构造函数 Mat A;
Mat ()
//常用构造函数 Mat A(10,10,8UC3);
Mat (int rows, int cols, int type)
//Mat A(300, 400, CV_8UC3,Scalar(255,255,255));
Mat (int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)
//Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) );
Mat (const Mat &m, const Rect &roi)
Mat (Size size, int type)
Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
Mat (Size size, int type, const Scalar &s)
Mat (int ndims, const int *sizes, int type)
Mat (const Mat &m)
Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
Mat (Size size, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
Mat (int ndims, const int *sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)
Mat (const Mat &m, const Range &rowRange, const Range &colRange=Range::all())
Mat (const Mat &m, const Range *ranges)
常用方法：
void copyTo(Mat mat)
void convertTo(Mat dst, int type)
Mat clone()
int channels()
int depth()
bool empty();
uchar* ptr(i=0)
输出图像的内存是自动分配的
使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题
赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分
使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制
部分复制：一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分
Mat A= imread(imgFilePath)
Mat B(A) // 只复制 头和指针部分
完全复制：如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现
Mat F = A.clone();
Mat G; A.copyTo(G);
