环境配置 ：
使用xcode创建工程 使用cocoaPods 配置工程：
cd 工程名 -------> 导入工程路径
pod init
pod search OpenCV --------> 搜索OpenCV 复制到Podfile文件
pod install ---------> 安装
安装 好之后 需要 将工程中 要引用openCV头文件的.m文件 改为.mm 告诉编译器要兼容c++
头文件引用 #import <opencv2/opencv.hpp>
图像处理引用： #import<opencv2/imgcodecs/ios.h>
注：未全 待补充
using namespace cv; 使用CV时需要写成： cv:: 将 using namespace cv 加入引入头文件下方 某些地方可省略 cv::
如下代码 Mat 没加入本句应写成 ： cv::Mat
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Mat A, C; /**< 只创建信息头 */
Mat B(A); /**< 拷贝构造函数 （只拷贝信息头） */
C = A; /**< 赋值 */
// Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) );
Mat E = A(Range::all(), Range(1, 3));
Mat F = A.clone(); /**< 拷贝图像矩阵A到F */
Mat G;
A.copyTo(G); /**< 拷贝图像矩阵A到G */
/**
* 注意：
* OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。
* 使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。
* 赋值运算符和拷贝构造函数（ ctor ）只拷贝信息头。
* 使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。
*/
// 构造函数
Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));
std::cout << "M = " << std::endl << "" << M << std::endl << std::endl;
/** 该行代码表示创建一个行数为2，列数为2的图像，图像元素是8位无符号整数型，3通道,
图像的所有像素值被初始化为(0, 0, 255) OpenCV默认颜色顺序为 BGR
* CV_8UC(n) 自定义通道数 n：通道数
*/
输出结果为：
常用的构造函数有:
Mat::Mat()无参数构造方法;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
创建行数为rows，列数为col，类型为type的图像;
Mat::Mat(Size size, int type)
创建大小为size，类型为type的图像;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)24
创建行数为rows，列数为col，类型为type的图像，并将所有元素初始
化为值s;
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
创建大小为size，类型为type的图像，并将所有元素初始化为值s;
Mat::Mat(const Mat& m)
将m赋值给新创建的对象，此处不会对图像数据进行复制，m和新对象
共用图像数据;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)创建行数为rows，列数为col，类型为type的图像，此构造函数不创建
图像数据所需内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由step指定。
Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)创建大小为size，类型为type的图像，此构造函数不创建图像数据所需
内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由step指定。
Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)创建的新图像为m的一部分，具体的范围由rowRange和colRange指
定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与m共用图像数
据;
Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
创建的新图像为m的一部分，具体的范围roi指定，此构造函数也不进
行图像数据的复制操作，新图像与m共用图像数据。
这些构造函数中，很多都涉及到类型type。type可以是CV_8UC1，CV_16SC1，...，CV_64FC4等。里面的8U表示8位无符号整数，16S表示16位有符号整数，64F表示64位浮点数(即double类型);C后面的数表示通道数，例如C1表示一个
通道的图像，C4表示4个通道的图像，以此类推。
参考资料：OpenCV-基本图像容器处理
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