1.已經定義好了img為mat型，但是沒有初始化，在後面程式的任何乙個位置可以使用下面的**初始化img，比如img=mat(***1,***2),其中***1是矩形區域的大小，***2是陣列內資料型別。
2.在opencv中畫素點的資料型別能找到對應類似char，int，float,double的，比如說是分別為cv_8uc1,cv_16uc1,cv_32fc1, cv_64fc1,一定要注意是沒有這一說法的cv_16fc1。
3.在對opencv工程進行debug時，如果想檢視mat型內部的資料，直接在變數監視器裡面看是不行的,且觀察時其內部還有可能報錯。最好是將mat型別資料cout到螢幕終端觀察。
4.將乙個vector型別的變數轉換成乙個mat型變數，可以採用下面的方法： vector& c=contours(0);mat cnew;cnew=mat(c);
5.scalar與cvscalar類似，都是標量，用於儲存畫素值的，有4個通道，每個通道可存double型，其內部定義為：
typedef
struct cvscalar
cvscalar;
6.當影象畫素值為hsv空間時，hsv中3個分量的取值範圍為[0 180],[0 255],[0,255].
7.opencv中的nan表示是非數字，即not a number,inf表示無窮大，比如+inf：正無窮，-inf：負無窮。
8.rgb空間是類似人眼工作機制，被各種顯示裝置採用。hsv，hls是描述顏色更自然的方法，去掉最後乙個元素可以使演算法對光照不敏感。ycrcb在jpeg中廣泛使用。lab是在感知上比較均勻的顏色空間，適合度量2個顏色之間的距離。
size wholesize;
point roiofs;
img.locateroi(wholesize, roiofs);
locateroi在此處是如果img影象是從其它父影象中某一部分得來的，那麼其父影象的大小尺寸就為whlesize了，img影象左上角那個點相對于父影象的左上角位置就為點roiofs了。
9. 在opencv學習中，經常會讀一些基於1.0版本的opencv**，如果我們需要在2.0以後版本中使用已有的**，遇到的問題最多的就是mat和iplimage*之間的轉換，現在舉個例子來簡單說明一下這2者之間的轉換。
假設已經定義： mat src;
iplimage* img;
並且也假設src或者img中已經有了資料。則如果需要將src轉換到img，應該使用下面的語句：
img = &src.operator iplimage();
如果是將img轉換到src，則直接使用下面的語句：
src = mat(img);
這是opencv基於c版本和c++版本混合程式設計的處理方法。
10. 在opencv的core.hpp裡面有autobuffer<>()函式，該函式為自動分配一段指定大小的記憶體,並且可以指定記憶體中資料的型別。
11.呼叫mat::copyto()函式時，如果需要有mask操作，則不管源影象是多少通道的，其mask矩陣都要定義為單通道，另外可以對乙個mask矩陣畫乙個填充的矩形來達到使mask矩陣中對應roi的位置的值為設定值，這樣就不需要去一一掃瞄賦值了。
12.在使用opencv的mat矩陣且需要對該矩陣進行掃瞄時，一定要注意其取值順序，比如說列和行的順序，如果弄反了，則經常會報記憶體錯誤。
13.在使用opencv內部的判斷條件時應該使用cv_assert()函式，而不是cv_assert()。
14.通過實驗測試發現，雖然經過calchist()函式計算過後的直方圖儲存在hist中，這裡hist是乙個mat型別，並且如果計算的是一維的直方圖的話,則hist是乙個列向量。
15.
當mat中資料的型別為cv_16uc1的時候，這裡的16u並不是指unsigned int，而是指的是unsigned short int，因為在opencv框架中，int不是16位的，而是32位的。沒想到我使用opencv一年了，今天才弄清楚這個。
16. 座標體系中的零點座標為的左上角，x軸為影象矩形的上面那條水平線；y軸為影象矩形左邊的那條垂直線。該座標體系在諸如結構體mat,rect,point中都是適用的。（雖然網上有學著說opencv中有些資料結構的座標原點是在的左下角，但是我暫時還沒碰到過）。
17. 在使用image.at(x1, x2)來訪問影象中點的值的時候，x1並不是中對應點的x軸座標，而是中對應點的y座標。因此其訪問的結果其實是訪問image影象中的point(x2, x1)點，即與image.at(point(x2, x1))效果相同。
18. 如果所畫圖像是多通道的，比如說image影象的通道數時n，則使用mat::at(x, y)時，其x的範圍依舊是0到image的height，而y的取值範圍則是0到image的width乘以n，因為這個時候是有n個通道，所以每個畫素需要占有n列。但是如果在同樣的情況下，使用mat::at(point)來訪問的話，則這時候可以不用考慮通道的個數，因為你要賦值給獲取mat::at(point)的值時，都不是乙個數字，而是乙個對應的n維向量。
19. 多通道影象在使用minmaxloc()函式是不能給出其最大最小值座標的，因為每個畫素點其實有多個座標，所以是不會給出的。因此在程式設計時，這2個位置應該給null。
20.使用霍夫變換時，檢測的直線有時候可能不是水平的，為了保持水平或者是豎直，可以使用if函式保證lines陣列的第乙個與第三個，第二個與第四個其中某一對數值相等。
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