第二部分---------初探core组件（第四章部分）
OPENCV数据结构与基本绘图
Mat类：
Mat类的构造方法：（本书介绍了7种方法，下面介绍几种常用的）
第一种：
Mat D（2，3，CV_8UC3,Scalar(0,0,255)）；代表参数 行 列 图像的参数 颜色）
第二种：（创建自定义维数的数组）
int sz[3]={2,2,2};
Mat D(3,size,CV_8UC,Scalar::all(0)); 第一个参数代表三维，第二个参数代表每个维度的大小，后面两个参数的定义与第一个放大一致。然而我照着作者的源码进行操作，VS给我报错。网上也只有跟书上一样的介绍。
第三种：利用create()函数
M.create(4,4,CV_8UC2);值得注意的是这个不能为矩阵设置初值，只能为矩阵重新开辟内存
第四种Matlab式的初始化方法
Mat E =Mat::eye(4,4,CV_8UC2);
Mat F =Mat::zeros(4,4,CV_8UC2);
Mat G=Mat::ones(4,4,CV_8UC2);
第五种：利用imread,clone,copyTo等等函数初始化
Mat m =imread("1.jpg",1);
例子：随机创建Mat矩阵
Mat m=Mat(10,3,CV_8UC3);
randu(m,Scalar::all(0),Scalar(255)); 输出的矩阵 最低值 最高值
格式化输出方法：
cout <<L<<endl 默认的输出形式
cout << format(L, Formatter::FMT_PYTHON) << endl;PYTHON 的输出方式,比较明了
常用的类
Point类
Scalar类： 颜色 注意是BGR而不是RGB
Szie 类 Size(int width ,int height);
颜色空间转换
cvtColor（输入图像，输出图像，颜色空间转换符，目标图像的通道数（如果取0代表着与原图像一致））本人亲自测试，如果原来的输出图像并非符合转换要求的图像，比如说原来输出的图像时单通道，而现在要求是三通道，最后会变为三通道。但是转换的时候必须要求输入图像的通道与转换符要求的一致，比如说输入图像时单通道，你就不能要求进行灰度图像转换。
基本图像的绘制
基本图像的绘制就是一些简单的函数的调用，DrawLine（）等等，大家需要用到的时候可以直接照着提示写。