openCV坐标系与row&col的关系 (Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别)

opencv中的坐标系不研究一番，都是容易搞混的。

Mat类中的两个构造函数：

Mat::Mat(int rows，int cols，int type);
Mat::Mat (Size size, int type);

Size类中的一个构造函数：

Size_ (_Tp _width,_Tp _height);

注意第一个Mat的构造函数的形参和Size_函数形参的差别；

一下内容转自：https://blog.csdn.net/hyqsong/article/details/49754927

对应关系：

注意都是相反的

row == heigh == Point.y

col == width == Point.x

Mat::at(Point(x, y)) == Mat::at(y,x)

因为还有点的坐标，所以建议在访问时都用Mat::at(Point(x, y))这种形式吧，免去了点坐标和行列的转换

---

补充（详细解释）

1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（虽然网上有学着说OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，但是我暂时还没碰到过）。

2. 在使用image.at(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应点的x轴坐标，而是图片中对应点的y坐标。因此其访问的结果其实是访问image图像中的Point(x2, x1)点，即与image.at(Point(x2, x1))效果相同。

3. 如果所画图像是多通道的，比如说image图像的通道数时n，则使用Mat::at(x, y)时，其x的范围依旧是0到image的height，而y的取值范围则是0到image的width乘以n，因为这个时候是有n个通道，所以每个像素需要占有n列。但是如果在同样的情况下，使用Mat::at(point)来访问的话，则这时候可以不用考虑通道的个数，因为你要赋值给获取Mat::at(point)的值时，都不是一个数字，而是一个对应的n维向量。

直接给出对应关系吧

注意都是相反的

row == heigh == Point.y

col == width == Point.x

Mat::at(Point(x, y)) == Mat::at(y,x)

因为还有点的坐标，所以建议在访问时都用Mat::at(Point(x, y))这种形式吧，免去了点坐标和行列的转换

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补充（详细解释）

1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（虽然网上有学着说OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，但是我暂时还没碰到过）。

2. 在使用image.at(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应点的x轴坐标，而是图片中对应点的y坐标。因此其访问的结果其实是访问image图像中的Point(x2, x1)点，即与image.at(Point(x2, x1))效果相同。

3. 如果所画图像是多通道的，比如说image图像的通道数时n，则使用Mat::at(x, y)时，其x的范围依旧是0到image的height，而y的取值范围则是0到image的width乘以n，因为这个时候是有n个通道，所以每个像素需要占有n列。但是如果在同样的情况下，使用Mat::at(point)来访问的话，则这时候可以不用考虑通道的个数，因为你要赋值给获取Mat::at(point)的值时，都不是一个数字，而是一个对应的n维向量。