最近在移植MATLAB影象處理演算法，要將這個演算法移植到OpenCV當中去，因為MATLAB對於陣列的操作非常簡單，而C++裡面的陣列就沒那麼好用，於是就想到了要用OpenCV的Mat。
　　在網上，關於OpenCV，關於Mat的文章，程式碼都非常多，但是都是相對簡單的應用，當做一個影象資料來用，用到的格式也基本都是CV_8U和CV_8UC3型別。
　　CV_8UC就是建立單通道的影象，在讀取影象的時候就用image.at<uchar>(i,j)來進行畫素值讀取。CV_8UC3就是建立三通道影象，讀取影象的時候就用image.at<Vec3b>(i,j)[k]

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
 

#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

　　我們在types_c.h標頭檔案中看到了這個定義，從這個定義裡面我們可以看到OpenCV將常用的一些型別進行了定義，其餘的進行另一類定義。我們讀取CV_8UC3的時候是image.at<Vec3b>(i,j)[k]這樣來進行讀取的，那CV_8UC(6)這個是怎麼讀取的呢，那我們轉到<Vec3b>的定義看一下。

typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar,
 
 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;

　　在core.hpp標頭檔案中，有以上的定義，同樣，我們平常用的<Vec3b>是Vec<uchar,3>的一個縮寫，那我們要訪問CV_8UC(6)的話，就直接用Vec<uchar,6>這樣的形式去訪問就行了，也就是image.at<Vec<uchar,6>>(i,j)[k]。
　　上面講到的都是uchar型別的，只能是8 bits的無符號整形，那我要用int型，float型或者有符號型的呢，那這裡就需要用到CV_32FC,CV_64SC之類的型別。相關的定義在OpenCV的types_c.h和core.hpp中都有。

Mat MatArray30x30; 
MatArray30x30.create(30,30,CV_32SC(81));

　　上面是建立一個30×30的81維向量。