错误

1. C2039 “channels”: 不是 “cv::DataType<_Tp>” 的成员

在对cv::mat类型赋值时，使用了uint，改为uchar即可

Mat mask(4, 1, CV_8UC1, Scalar(0));
mask.at<uint>(0,0) = 1;

改为

Mat mask(4, 1, CV_8UC1, Scalar(0));
mask.at<uchar>(0,0) = 1;

2. 注意cv::mat的类型

当你发现使用at出错时，应该先看是不是类型错误
时刻要注意类型应保持一致，比如cv::mat data是Vec3f类型的，你用at访问时却写成了data.at<Vec3b>，此时就会报错：

OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (((0x28442211 >> ((traits::Depth<_Tp>::value) & ((1 << 3) - 1))*4) & 15) == elemSize1()) in cv::Mat::at, file E:\ProfessionApp\opencv-4.5.5\build\include\opencv2\core\mat.inl.hpp, line 900

如下示例，其中data的类型为CV_32F，故访问它时就不能用Vec3b：

for (int i = 0; i < data.rows; ++i) {Vec3b& tmp = data.at<Vec3b>(i, 0);
}

应改为：

for (int i = 0; i < data.rows; ++i) {Vec3f& tmp = data.at<Vec3f>(i, 0);
}

3. cv::mat求inv

求矩阵的逆时矩阵必须为float或double类型的

Mat m = (Mat_<double>(3, 3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1);
cout << m.inv() << endl;

4. vector subscript out of range

在求矩阵的逆的时候碰到了vector subscript out of range错误，后面发现是因为求逆后把逆放入vector容器中，而那个vector未初始化就直接使用下标，应该先初始化。

CovInv[i] = Cov[i].inv();

5. 使用determinant求行列式注意点

cv::mat需要为CV_32F或者CV_64类型，可以通过convertTo进行修改；并且需要行数等于列数，其中行数为3列数为1三通道是不行的，若要求其行列式，可以利用reshape将其改为单通道，这样列数就变为了3

M.convertTo(M, CV_32F);
M = M.reshape(1, 0);

另外可以从报错可以看出来错误的原因：

OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (mat.rows == mat.cols && (type == CV_32F || type == CV_64F)) in cv::determinant, file C:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\lapack.cpp, line 776

通过(mat.rows == mat.cols && (type == CV_32F || type == CV_64F))即可得知错误原因。

其他

1.Vec3b的赋值与访问

Vec3b v1;
v1[0] = 97;
v1[1] = 243;
v1[2] = 2;
cout << "v1:"<<v1 << endl;
cout << v1[0] << endl;输出：
v1:[97, 243, 2]
a

访问单个元素（如v1[0]）输出的是ascii码表中对应的值，所以有时候会打印不出来内容，此时可以用printf指定打印类型打印。

2. cv::mean

Scalar mean(InputArray src, InputArray mask=noArray())

参数

• 参数 src 输入数组，具有1到4个通道，结果保存在Scalar_ 。

• 参数 mask 可选参数，操作掩摸，用于标记求取哪些区域的均值和标准差。

当有mask参数时，计算mask参数值大于0的对应的rgb三通道的均值

Mat mask(4, 1, CV_8UC1, Scalar(1));
mask.at<uchar>(2,0) = 0;
Scalar m1 = mean(M3, mask);cout << M3 << endl;
cout << mask << endl;
cout << m1 << endl;// 只计算了第0、1、3个rgb的均值
输出：
[245, 207, 173;244, 202, 167;254, 200, 165;246, 206, 171][  1;1;0;1]
[245, 205, 170.333, 0]

当mask值都大于0但各不相同的时候，和没有mask得到的结果一致，计算的是所有数据的rgb的均值

Mat mask(4, 1, CV_8UC1, Scalar(1));
mask.at<uchar>(2,0) = 2;
Scalar m1 = mean(M3, mask);cout << M3 << endl;
cout << mask << endl;
cout << m1 << endl;
cout << mean(M3) << endl;
// 只计算了第0、1、3个rgb的均值
输出：
[245, 207, 173;244, 202, 167;254, 200, 165;246, 206, 171][  1;1;2;1]
[247.25, 203.75, 169, 0]
[247.25, 203.75, 169, 0]

3. 将cv::mat三通道改为单通道且保持形状不变

若直接用calcCovarMatrix计算三通道cv::mat，则会报以下错：

OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (src.channels() == 1) in cv::mulTransposed, file C:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp, line 886

报错上写了failed (src.channels() == 1)，说明通道数应为1，此时直接用cv::reshape改其通道数即可，另外需要注意的是，cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB)也可以将三通道转换为单通道，但是这个的转换是指将三个通道取平均值变为单通道的值，比如像素点(0,0)的rgb值分别为240,236,242，则转换后的单通道值为239.33。
另外需要注意的是，得到的结果不是协方差，而是 ${\sum }_{i=1}^n(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})$，而协方差的公式是$\frac{{\sum }_{i=1}^n(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{n-1}$，相差了一个分母n-1

Mat Mat::reshape(int cn,int rows=0) const
cn:表示通道数（channels），如果设置为0，则表示通道不变；
如果设置为其他数字，表示要设置的通道数
rows:表示矩阵行数，如果设置为0，则表示保持原有行数不变，如果设置为其他数字，表示要设置的行数

Mat img = cv::imread("./img.jpg");
Mat M3;
M3.push_back(img.at<Vec3b>(0, 0));
M3.push_back(img.at<Vec3b>(0, 1));
M3.push_back(img.at<Vec3b>(0, 2));
M3.push_back(img.at<Vec3b>(1, 0));cout << M3 << endl;Mat samples;
M3.convertTo(samples, CV_32FC1);cout << "samples:" << endl << samples << endl;
cout << "samples channels:" << samples.channels() << endl;
// 第一个参数：通道数，第二个参数：函数，0表示不变
samples = samples.reshape(1, 0);
cout << "samples channels:" << samples.channels() << endl;
Mat cov, mu;
calcCovarMatrix(samples, cov, mu, CV_COVAR_NORMAL | CV_COVAR_ROWS);
cout << cov << endl;
cout << mu << endl;

输出：

[245, 207, 173;244, 202, 167;254, 200, 165;246, 206, 171]
samples:
[245, 207, 173;244, 202, 167;254, 200, 165;246, 206, 171]
samples channels:3
samples channels:1
[62.75, -29.75, -32;-29.75, 32.75, 36;-32, 36, 40]
[247.25, 203.75, 169]