1. 总结
 
先贴上我总结的Opencv的数据类型, 主要是针对不同Mat类型进行新建,修改和访问时使用, 更详细的数据访问见下文:
 
 
2. CV_8UC3解说
 
新建一个CV_8UC3型的cv::Mat, 其中U代表了unsigned char型的数据, 其表示的范围为0 到 255; C3表示三个通道, 也就是同一个位置能存放几个数字;
 最常见的使用位置是用于保存图像类型, C3用于存储RGB彩色图像, C1用于存储灰度图像, 为什么用uchar型数据来存储图像数据, 这里有详细的解释.
 总结来讲,就是int型的数据表示范围过大, 如果使用int型, 一副图像所占内存有点大, 而 uchar型数据范围刚好用来保存256级的像素, 节省空间;
 具体的访问:
 
// CV_8UC3 的数据类型集访问
std::string image_path = myRGBimagePath;
cv::Mat input_image = cv::imread(image_path, -1);
std::cout << "input_image type: "<< input_image.type() << std::endl; //CV_8UC3 16
// 对uchar数据的访问, 三通道, 数据为uchar型, 显示时要用(int)进行强制转换
cv::Vec3b a_pixel = input_image.at<cv::Vec3b>(0,0); //127, 130, 128
//三个数字位于相同的像素位置, 但是属于不同的通道
std::cout << "pixel in center: " << (int)a_pixel[0] << ", "<<  (int)a_pixel[1] << ", " <<  (int)a_pixel[2] << std::endl;
//3. 8UC3转换成8UC1, 访问时直接使用uchar
cv::Mat input_gray(input_image.size(), CV_8UC1);
cv::cvtColor(input_image,input_gray,CV_RGB2GRAY);
std::cout << "input_gray <0,0> " << (int)input_gray.at<uchar>(0,0) <<std::endl;
 
3. CV_8SC2详解
 
接下来说一下不常见的CV_8S类型的数据, 以CV_8SC2为例, S代表了有符号 signed char, 8就代表了这个数据可以用8bit表示, 上面的unsigned char 型, 8bits 表示范围是0~255, 那么这里的signed char型表示的范围自然就正负各一半: - 128 到 127; C2代表了两个通道; 下面举个例子:
 
 其中的每个元素都是8位的有符号整型;
 假如这是5*5的Mat, 那么(0,0) 位置上有两个元素存放, 为(-85, -127);
 
这里对signed char型多通道Mat的访问, 如何用at实现,我还不太清楚, 这也就是为什么上面表格中第二行没有对应的Vec, 有了解的欢迎不吝赐教啊!!
 
这里举一个用行指针实现的Mat的访问:
 
//不同的数据类型的Mat可以通过convertTo() 函数进行转换
cv::Mat input_image_schar;
input_image.convertTo(input_image_schar, CV_8SC3);
//先读取第0行的数据
schar* mypixel = input_image_schar.ptr<schar>(0);
std::cout << "mypixel = " << (int)mypixel[0] << "," <<(int)mypixel[1] << ","<<(int)mypixel[2] << "," << std::endl;
 
有更多基础知识想要了解的,可以看这个OpenCV Tutorial (查看图片可能需要翻墙)
 
4. InputArray 与cv::Mat
 
cv::InputArray() 是opencv建立的一个更包容的类, 一般用在OpenCV的函数接口处; 可以承接Mat、Mat_、Mat_<T, m, n>、vector <T>、vector<vector<T>、vector<Mat> 类型的数据; 这里简单地与Mat做一个转换:
 
std::vector<cv::Point2f> myPoints_xy;
myPoints_xy.push_back(cv::Point2f(2.45,3.7));
myPoints_xy.push_back(cv::Point2f(3.68,8.8));
myPoints_xy.push_back(cv::Point2f(8.55,8.12));
//可以利用 vector<cv::Point2f>来初始化一个InputArray
cv::InputArray myArray_xy(myPoints_xy); 
std::cout << "myArray_xy type: " << myArray_xy.type() << "myArray_xy size: " << myArray_xy.size()<< std::endl;
cv::Mat myMat_xy;//获取到矩阵数据并转换成CV_32FC2的类型
myArray_xy.getMat().convertTo(myMat_xy,CV_32FC2);
//CV_32F数据类型的访问也是比较简单易懂, 直接找到对应的Vec即可
cv::Vec2f tmpPoint = myMat_xy.at<cv::Vec2f>(0,0);
std::cout << "tmpPoint is " << tmpPoint[0] << "," << tmpPoint[1] << std::endl;//

output: 
myArray_xy.type() = 13: CV_32FC2 size: [3 x 1]
tmpPoint is 2.45,3.7
 
5. Mat的不同访问方式
 
int main()
{
    cv::Mat matF(3, 3, CV_32F);
    randu(matF, Scalar(0), Scalar(10));

    int rowIdx = 1;
    int colIdx = 1;

    // 1. 直接使用at<数据类型>(行值,列值)来访问
    float f1 = matF.at<float>(rowIdx, colIdx);

    // 2. 使用.data 获取数据存储区域的第一个数据的位置, step1() 代表的是一行总共有几个数据,3x3的CV_32FC4 一行有4*3=12个数据
    float* fData2 = (float*)matF.data;
    float f2 = fData2[rowIdx*matF.step1() + colIdx];

    // 3. 使用.ptr<数据类型>(0) 获取第一个元素的地址
    float* fData3 = matF.ptr<float>(0);
    float f3 = fData3[rowIdx*matF.step1() + colIdx];

    // 4.使用.ptr<数据类型>(行数) 的行指针形式进行访问
    float* fData4 = matF.ptr<float>(rowIdx);
    float f4 = fData4[colIdx];

    // 5. typedef Mat_<float> Mat1f, 数据访问会更加快速
    Mat1f mm(matF); // Or directly create like: Mat1f mm(3, 3);
    float f5 = mm(rowIdx, colIdx);

    // f1 == f2 == f3 == f4 == f5

    return 0;
}
 
这部分代码参考:　SO上的问题
 对于Mat的访问想进一步了解的, 可以参考我的这篇小白学习OpenCV Mat, 可能对于Step, Channel那些会有进一步的了解.
 
有什么问题,欢迎大家多多交流~~

1.npy格式
 
1.1 读取
 
读取npy格式文件
 
import numpy as np
data_a=np.load('C:/Users/YX/Desktop/data.npy')
 
1.2 储存
 
import numpy as np
a = np.array([1,2,3],[4,5,6])
np.save('adress/name',a) 
 
adress：存储的文件地址
 name：存储的名称
 例如：C:/Users/YX/Desktop/data
 最后就会在桌面上有一个名称为data的npy格式文件
 
2.mat格式
 
1.1 读取
 
import scipy.io as scio
scio.loadmat('C:/Users/YX/Desktop/data.mat')['name'][0,:]
 
说明：-------------------------------↑1-----------------------------------↑2-----↑3—
 箭头1为：数据存储的位置
 箭头2为：数据在matlab中的名称
 箭头3为：你需要数据中的哪一行
 
1.2 储存
 
# 储存mat
import scipy.io as scio
datafile = 'C:/Users/YX/Desktop/Zxx.mat'
scio.savemat(datafile,{'data':Zxx_new})
 
说明：
 第一行中：datafile为存储的文件地址，最后的Zxx.mat为最终存储的文件名
 第二行中：data为数据导入matlab后，matlab里显示的名称
 Zxx_new为python中变量的名称

 
另外请说明一下m文件、mat文件、mex文件的概念及异同
 
mat数据格式是matlab的数据存储的标准格式。你可以调用matlab的子程序库，用c或fortan调用mat格式的数据。我给你几个函数名matopen 打开mat文件matclose 关闭mat.
 
谢谢 各位了 已经 回来 谢谢
 
mat文件. 如果你的计算机装了office Access 那么 它的默认打开很有可能被更改成Access 手动更改默认打开方式也无效. 同时它的扩展名也被隐藏 更改浏览器，让其显示扩.
 
mat是matlab的数据文件，可以直接双击导入或者通过命令窗输入命令以及编写m文件导入如果是当前目录下的文件file1.mat，直接输入load file1如果不是当前目录下的，输.
 
第一、用load命令，具体为load+文件名.mat，就可以将mat中的数据放到工作空间里，然后查看修改就容易了第二、用save命令，具体为save+文件名(自己取一个).mat.
 
生成MAT文件 假如你的矩阵A.B都已赋值，现在需要将A,B矩阵保存成mat格式文件，执行如下命令：save mydata A B 就会把A B矩阵数据保存在mydata.dat文件中了 保存.
 
mat数据格式是matlab的数据存储的标准格式。 你可以调用matlab的子程序库，用c或fortan调用mat格式的数据。 我给你几个函数名 matopen 打开mat文件 matclose 关闭.
 
直接双击mat文件，或者输入指令：load('XXX.mat')，其中，XXX为mat文件的文件名。然后，就会看见workspace窗口出现mat文件存储的数据了。
 
在MATLAB中.mat文件有两种读取方法：1. 从MATLAB工作目录下找到该文件，双击；2. 使用MATLAB函数。下面举例说明如何使用MATLAB函数读取和调用.mat文件：% .
 
1、mat是3ds max 的材质文件。2、可以用matlab加载的， 用load命令，具体为load+文件名.mat，就可以将mat中的数据放到工作空间里，然后查看修改就容易了。要保存.
 
mat是存储在workspace中。它是表示对应变量的存储数据。对应变量D的数据
 
＂.fig＂简单的说就是figure文件用来储存图形界面的，而“.mat”则是用来存储一些变量的文件根word和excel类似。两者没有什么必然关联.
 
生成mat文件假如你的矩阵a.b都已赋值，现在需要将a,b矩阵保存成mat格式文件，执行如下命令：save mydata a b 就会把a b矩阵数据保存在mydata.dat文件中了保存指定.
 
在matlab中.mat文件有两种读取方法：1. 从matlab工作目录下找到该文件，双击；2. 使用matlab函数。下面举例说明如何使用matlab函数读取和调用.mat文件：% 假设data..
 
在matlab中把txt文件保存为.mat的方法：1、用matlab打需要保存的TXT文件。2、选择文件菜单中的另存为。3、在弹出的对话框中，选择保存类型为(*.mat)。4、如果保.
 
直接双击mat文件，或者输入指令：load('XXX.mat')，其中，XXX为mat文件的文件名。然后，就会看见workspace窗口出现mat文件存储的数据了。
 
首先你画图之前要有数据 比如说plot(a) 那么你只能保存a 即你的workspace里面要有. 然后在workspace里面保存 在file里面然后就有save workspace as 就是.mat格式了
 
打开需要转换的文本文档，选择文件——另存为，： 1，选择文件类型为“所有文件”。2、将2处标记的txt改为dat即可。
 
打开需要转换的文本文档，选择文件——另存为，： 1，选择文件类型为“所有文件”。2、将2处标记的txt改为dat即可。
 
Matlab写程序的文件。MATLAB是解释型语言，就是说MATLAB命令行中敲入的命令在当前MATLAB进程 中被解释运行。但是，每次执行一个任务时敲入长长的命令序列是.
 
matlab中读取mat文件和dat文件，dat文件运行速度更快。Matlab MAT-文件 mat数据格式是matlab的数据存储的标准格式。mat文件是标准的二进制文件，还可以ASCII码形.

环境：PreScan 8.5.0
 
绘制一条图示轨迹，名为Trajectory_1。轨迹数据保存在Trajectories文件夹下，保存为Trajectory_1.mat。
 
 
打开Trajectory_1.mat，数据维度为25*186。行数固定为25，列数与轨迹长度相关。本例中仿真步长为0.01s，轨迹共运行186步。
 
前18行中，每行对应的参数含义如下所示。字母x,y,z表示三种坐标，字母R,P,Y表示三种角度，字母v表示速度，字母a表示加速度。坐标为轨迹点在起始位置的车辆坐标系下的值，而不是全局坐标系下。角度为车辆坐标系与全局坐标系的夹角。
 
1,2,3 --- x,y,z
 
4,5,6 --- R,P,Y
 
7,8,9 --- vx,xy,xz
 
10,11,12 --- vR,vP,vY
 
13,14,15 --- ax,ay,az
 
16,17,18 --- aR,aP,aY
 
注：
 
Regenerate后，Trajectory_1.mat不受影响。但是在GUI界面中重新编译后，修改过的Trajectory_1.mat将会被还原为初始状态。