September 8, 2016
作者：dengshuai_super
出處：http://blog.csdn.net/dengshuai_super/article/details/52468505
聲明：轉載請註明作者及出處。
1.Mat的各項屬性
A.total() //元素的個數
A.elemSize() //元素的大小，如果是8UC3的話，返回3*sizeof(uchar)
A.elemSize1() //如果是8UC3的話，返回sizeof(uchar)
A.type() //元素的數據類型
A.depth()//元素的位數
A.channels()//矩陣的通道數
A.step1() //矩陣的每一行元素的個數，A.step/A.elemSize1
A.size() //矩陣的尺寸
//注意以下是成員變量不是成員函數
A.step //矩陣的一行的字節數
A.rows //矩陣的行數，即高
A.cols //矩陣的列數，即寬
A.isContinuous(); // 返回bool類型表示是否連續存儲data uchar型的指針。Mat類分爲了兩個部分:矩陣頭和指向矩陣數據部分的指針，data就是指向矩陣數據的指針。
dims 矩陣的維度，例如5*6矩陣是二維矩陣，則dims=2，三維矩陣dims=3.
rows 矩陣的行數
cols 矩陣的列數
size 矩陣的大小，size(cols,rows),如果矩陣的維數大於2，則是size(-1,-1)
channels 矩陣元素擁有的通道數，例如常見的彩色圖像，每一個像素由RGB三部分組成，則channels = 3
下面的幾個屬性是和Mat中元素的數據類型相關的。
type
表示了矩陣中元素的類型以及矩陣的通道個數，它是一系列的預定義的常量，其命名規則爲CV_(位數）+（數據類型）+（通道數）。具體的有以下值： | CV_8UC1 | CV_8UC2 | CV_8UC3 | CV8UC4 |
|---|---|---|---|
| CV_8SC1 | CV_8SC2 | CV_8SC3 | CV_8SC4 |
| CV_16UC1 | CV_16UC2 | CV_16UC3 | CV_16UC4 |
| CV_16SC1 | CV_16SC2 | CV_16SC3 | CV_16SC4 |
| CV_32SC1 | CV_32SC2 | CV_32SC3 | CV_32SC4 |
| CV_32FC1 | CV_32FC2 | CV_32FC3 | CV_32FC4 |
| CV_64FC1 | CV_64FC2 | CV_64FC3 | CV_64FC4 |
這裏U（unsigned integer）表示的是無符號整數，S（signed integer）是有符號整數，F（float）是浮點數。
例如：CV_16UC2，表示的是元素類型是一個16位的無符號整數，通道爲2.
C1，C2，C3，C4則表示通道是1,2,3,4
type一般是在創建Mat對象時設定，如果要取得Mat的元素類型，則無需使用type，使用下面的depth
depth
矩陣中元素的一個通道的數據類型，這個值和type是相關的。例如 type爲 CV_16SC2，一個2通道的16位的有符號整數。那麼，depth則是CV_16S。depth也是一系列的預定義值，
將type的預定義值去掉通道信息就是depth值:
CV_8U CV_8S CV_16U CV_16S CV_32S CV_32F CV_64F
elemSize
矩陣一個元素佔用的字節數，例如：type是CV_16SC3，那麼elemSize = 3 * 16 / 8 = 6 bytes
elemSize1
矩陣元素一個通道佔用的字節數，例如：type是CV_16CS3，那麼elemSize1 = 16 / 8 = 2 bytes = elemSize / channels一般的圖像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧，CvMat矩陣對應的參數類型就是
CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3。
（最後的1、2、3表示通道數，譬如RGB3通道就用CV_8UC3）
而float 是32位的，對應CvMat數據結構參數就是：CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3...
double是64bits，對應CvMat數據結構參數：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3等。
變換這種矩陣單位類型，Mat裏有一個函數convertTo可以辦到：
C++:void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )
rtype 參數就是上述單位類型。OpenCV中存儲像素的方法，如下，灰度圖（單通道）存儲按行列存儲，
三通道RGB存儲方式如下，每列含有三個通道，
爲了加快訪問的速度，openCV往往會在內存中將像素數據連續地存儲成一行，isContinus()函數的作用就是用於判斷是否連續存儲成一行。存儲成一行有什麼好處呢？給定這行的頭指針p，則只要使用p++操作就能逐個訪問數據。
因此當判斷存放在一行的時候，可以通過數據指針++很容易遍歷圖像像素：
long nRows = M.rows * M.channels(); // channels()也是Mat中一個常用的函數，用於獲取通道數（RGB=3，灰度=1）
long nCols = M.cols;
uchar *p = M.data; // 數據指針
if(M.isContinuous())
{
nCols *= nRows;
for (long i=0; i < nCols; i++) {
*p++ = ...; // 像素賦值或讀取操作
}
}2.VDMA、VGA位數設置
3.VDMA位數與Mat的關係
-- OV7670 : Expand 16-bit RGB (5:6:5) to 32-bit RGBA (8:8:8:8)
m_axis_tdata <="11111111" & d_latch(4 downto 0) & d_latch(0) & d_latch(0) & d_latch(0) & d_latch(10 downto 5) & d_latch(5) & d_latch(5) & d_latch(15 downto 11) & d_latch(11) & d_latch(11) & d_latch(11);
--VGA OUTPUT : 24-bit RGB (8:8:8) to 16-bit RGB (5:6:5)
rgb_reg[4:0] <= s00_axis_vga_tdata[7:3];//RED Channel
rgb_reg[10:5] <= s00_axis_vga_tdata[15:10]; //GREEN Channel
rgb_reg[15:11] <= s00_axis_vga_tdata[23:19]; //BLUE Channel
--create a new 640x480 image
Mat dst_rgb(480, 640, CV_8UC4);//RGBA4通道
IplImage dst = dst_rgb;
memcpy((uchar *)dst.imageData,(uchar *)vdmaflVirtualAddressout , 640 * 480 * 4);
imwrite("output_640x480.bmp", dst_rgb);
--Mat_<uchar>對應的是CV_8U，Mat_<uchar>對應的是CV_8U，Mat_<char>對應的是CV_8S，Mat_<int>對應的是CV_32S，Mat_<float>對應的是CV_32F，Mat_<double>對應的是CV_64F，對應的數據深度如下：
• CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
• CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
• CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
• CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
• CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
• CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
• CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )