1、 在计算机看来，图像只是一堆亮度各异的点；一副黑白的尺寸为M X N 的图像可以用一个M X N 的矩阵来表示；矩阵中的元素表示这个位置上的像素的亮度，数值越大表示该点越亮。
2、 一般来说，灰度图用2维矩阵表示，彩色（多通道）图像用3维矩阵（M X N X 3）表示；对于图像显示来说，目前大部分设备都是用无符号8位整数（类型为CV_8U）表示像素亮度。
3、 Mat：图像类，通用矩阵类，可以用于创建和操作多维矩阵。
4、 Mat 类可用构造函数创建图像，或采用creat()函数创建图像。
5、 模版类Vec，表示一个向量，可用于矩阵元素的表达。
6、 像素值的读取：（1）at()函数：实现读取矩阵中的某个像素，或对某个像素进行赋值；优缺点：代码的可读性高，但效率并不很高，如果要遍历图像，并不推荐使用at()函数。
（2）迭代器（iterator）：遍历方便；
（3）指针（ptr）:运行效率高，可靠性不高。
7、选取图像局部区域的方法：如果将局部区域赋值给新的Mat对象，新的对象与原式对象公用相同的数据区域，并不申请新的内存，因此执行速率都比较快；（1）单行或单列选取：row()函数和col()函数；
（2）选取多行或多列：Rang类：Rang(star,end)(注：包含star ,不含end)或Rang::all();
（3）选取感兴趣区域：一种是使用构造函数，如：Mat img(Size（320，240），CV_8UC3);Mat rot(img,Rect(10,10,100,100))或Mat rot(img,Rang(10,100),Rang(10,100));另外一种是使用括号运算符：Mat rot=img(Rect(10,10,100,100))或Mat rot=img(Rang(10,100),Rang(10,100));
（4）选取对角线元素：diag(int d);当d = 0时，表示主对角线；当d >0时，表示主对角线下方第d条次对角线；当d<0时，表示主对角线上方第d条次对角线；
8、Mat类的内存管理：Mat类由两部分组成：矩阵头（矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向所有像素值的矩阵的指针；为了解决矩阵数据传递过大的问题，Opencv使用了引进计数机制；其思路是让每个Mat对象都有自己的矩阵头信息，但多个Mat对象可以共享同一个矩阵数据，即让多个矩阵指针指向同一地址。
9、格式转换：
（1）Mat转换为IplImage 和CvMat格式：直接通过赋值操作完成；
（2）IplImage 和CvMat转换为Mat格式：通过构造函数完成。
10、读取图像文件：
Mat imread（const string & filename, int flags）;
Flags >0时，返回3通道图像；
Flags=0 时，返回单通道图像；
Flags<0 时，则不对图像进行通道转换。
11、写入图像文件：
Bool imwrite(conststring& filename, InputArray image, const vector<int> & params =vector<int>());
参数params：JPEG表示图像质量，取值范围：0到100，默认95；
PNG：表示压缩级别，取值范围0到9，默认是3；
PPM，PGM，PBM：表示文件是以二进制还是纯文本方式存储，取值为1时，表示二进制方式存储，默认为1。
注意：在保存文件时，如果文件已经存在，imwrite()函数不会进行提醒，将会直接覆盖以前的文件。
12、读取视频类：VidieoCapture 既可以从视频读取图像，又可以从摄像头读取图像；可以通过其构造函数打开资源或通过其方法open()函数打开资源，open()函数会调用released()函数，先释放已经打开的视频，再打开新视频。
13、写视频类：Videowriter(文件名，编解码器，帧频，宽度，高度);