data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)
dims：Mat所代表的矩阵的维度，如 3 * 4 的矩阵为 2 维， 3 * 4 * 5 的为3维
channels：通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是 3 通道的，即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。
depth：深度，即每一个像素的位数(bits)，在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位；
step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意 step1 (step / elemSize1)，M.step[m-1] 总是等于 elemSize，M.step1(m-1)总是等于 channels；
elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小，如果Mat中的数据的数据类型是 CV_8U 那么 elemSize = 1，CV_8UC3 那么 elemSize = 3，CV_16UC2 那么 elemSize = 4；记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小，即 elemSize / channels 的大小
这是一个二维矩阵，那么维度为 2 （M.dims == 2）；
M.rows == 3; M.cols == 4；
sizeof(uchar) = 1，那么每一个数据元素大小为 1 （M.elemSize() == 1, M.elemSize1() == 1）；
CV_8U 得到 M.depth() == 0, M.channels() == 1；
因为是二维矩阵，那么 step 数组只有两个值， step[0] 和 step[1] 分别代表一行的数据大小和一个元素的数据大小，则 M.step[0] == 4, M.step[1] == 1；
M.step1(0) == M.cols = 4; M.step1(1) == 1；
假设上面的矩阵数据类型是 CV_8UC3，也就是三通道
M.dims == 2； M.channels() == 3；M.depth() == 0；
M.elemSize() == 3 （每一个元素包含3个uchar值） M.elemSize1() == 1 （elemSize / channels）
M.step[0] == M.cols * M.elemSize() == 12, M.step[1] == M.channels() * M.elemSize1() == M.elemSize() == 3；
M.step(0) == M.cols * M.channels() == 12 ; M.step(1) == M.channels() == 3；
Mat::clone() 创建一个全拷贝
Mat::copyTo(); 不止表示拷贝数据，还表示n=m.col(0)
Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。
Mat M(7,7,CV_32F,Scalar(1,3));
解释如下：创建一个M矩阵，7行7列，类型为CV_32F，C2表示有2个通道。Scalar(1,3)是对矩阵进行初始化赋值。第一个通道全为1，第2个通道全为3。
Mat_<uchar>对应的是CV_8U，
Mat_<char>对应的是CV_8S，
Mat_<int>对应的是CV_32S，
Mat_<float>对应的是CV_32F，
Mat_<double>对应的是CV_64F
cv::Mat是一个n维矩阵类，声明在<opencv2/core/core.hpp>中。（using namespace cv）
cv::Mat_是一个模板类，声明在<opencv2/core/core.hpp>中。
由于cv::Mat类中含有很多模板方法，这些参数类型要到运行期才能确定，但是这种灵活性却使得简单的调用代码复杂，因此就有了cv::Mat_类来简化代码。
cv::Mat image = cv::imread('img.jpg');
image.at<uchar>(j, i) = 255;
cv::Mat_<uchar> im2 = image;
im2(j, i) = 255;
Mat有3个重要的方法：
1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像
2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像
3、imwrite (const string& filename, InputArray img); 储存图像
at<>和ptr<>的区分
image.at<uchar>(i,j)：取出灰度图像中i行j列的点。
image.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出彩色图像中i行j列第k通道的颜色点。其中uchar,Vec3b都是图像像素值的类型，Vec3b通过typedef Vec<T,N>来定义的，N代表元素的个数，T代表类型。
更简单一些的方法：OpenCV定义了一个Mat的模板子类为Mat_，它重载了operator()让我们可以更方便的取图像上的点。
Mat_<uchar> im=image;
im(i,j)=255；
取出图像中第i行数据的指针：image.ptr<uchar>(i)；’
opencv遍历的详细介绍：http://www.cnblogs.com/ronny/p/3482202.html
http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/04/06/3002962.html