为什么要定义Mat

内容摘自《OpenCV入门教程》

在读取矩阵元素时，以及获取矩阵某行的地址时，需要指定数据类型。这样首先需要不停地写<uchar>，让人感觉很繁琐，在繁琐和烦躁中容易犯错。

如下面代码中的错误，用at()获取矩阵元素时错误的使用了double类型。这种错误不是语法错误，因此在编译时编译器不会提醒。在程序运行时，at()函数获取到的不是期望的(i,j)位置处的元素，数据已经越界，但是运行时也未必会报错。这样的错误使得你的程序忽而看上去正常，忽而弹出“段错误”，特别是在代码规模很大时，难以查错。

如果使用Mat_类，那么就可以在变量声明时确定元素的类型，访问元素时不再需要指定元素类型，即使得代码简洁，又减少了出错的可能性。

上面代码可以用Mat_实现，实现代码如下面例程里的第二个双重for循环。

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc,char* argv[])
{
    Mat M(600, 800, CV_8UC1);

    for(int i = 0; i < M.rows; ++i)
    {
        //获取指针时需要指定类型
        uchar *p = M.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0; j < M.cols; ++j)
        {
            double d1 = (double)((i + j) % 255);
            //用at读像素时，需要指定类型
            M.at<uchar>(i, j) = d1;
            double d2 = M.at<uchar>(i, j);
        }
    }

    //在变量声明时，指定矩阵元素类型
    Mat_<uchar> M1 = (Mat_<uchar>&)M;
    for(int i = 0; i < M1.rows; ++i)
    {
        //不需要指定元素类型，语言简洁
        uchar *p = M1.ptr(i);

       for(int j=0;j<M1.cols;++j)
       {
            double d1=(double)((i+j)%255);
            //直接使用matlab风格的矩阵元素读写，简洁
            M1(i,j) = d1;
            double d2 = M1(i,j);
        }
    }

    return 0;
}