详解OpenCV图像的概念和基本操作

     cv::Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
    // 遍历所有像素，并设置像素值
    for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i)
    {
        for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j )
        {
             grayim.at<uchar>(i,j) = (i+j)%255;
        }

    }
   imshow("grayim",grayim);
    cv::Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
    // 遍历所有像素，并设置像素值
    for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i)
    {
        for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j )
        {
            cv::Vec3b pixel;
            // 注意：opencv通道顺序，BGR，非RGB
            pixel[0] = i%255;  // Blue
            pixel[1] = j%255;  // Green
            pixel[2] = 0;      // Red
            colorim.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
        }
    }
    imshow("colorim",colorim);
    waitKey();

 cv::Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
    cv::Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
    //遍历所有像素，并设置像素值
    for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i)
    {
        //获取第 i 行首像素指针
        uchar * p = grayim.ptr<uchar>(i);
        //对第 i 行的每个像素(byte)操作
        for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j )
        p[j] = (i+j)%255;
    }
    //遍历所有像素，并设置像素值
    for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i)
    {
        //获取第 i 行首像素指针
        cv::Vec3b * p = colorim.ptr<cv::Vec3b>(i);
        for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j )
        {
            p[j][0] = i%255;    //Blue
            p[j][1] = j%255;    //Green
            p[j][2] = 0;        //Red
        }
    }

    imshow("grayim",grayim);
     imshow("colorim",colorim);

// 创建一个单位阵
Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S);
// 提取第 1 到 3 列（不包括 3）
Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3));
// 提取B的第 5 至 9 行（不包括 9）
// 其实等价于C = A(Range(5, 9), Range(1, 3))
Mat C = B(Range(5, 9), Range::all());

//创建宽度为 320，高度为 240 的 3 通道图像
Mat img(Size(320, 240), CV_8UC3);
//roi 是表示 img 中 Rect(10, 10, 100, 100)区域的对象
Mat roi(img, Rect(10, 10, 100, 100));

Mat roi2 = img(Rect(10, 10, 100, 100));
//当然也可以使用Range对象来定义感兴趣区域，如下：
// 用括号运算符
Mat roi3 = img(Range(10, 100), Range(10, 100)); 
// 用构造函数
Mat roi4(img, Range(10, 100), Range(10, 100));

Mat Mat::diag(int d) const