原文出处：http://lib.csdn.net/article/opencv/33144

1、利用 at 函数读取

（1）单通道图像读取方式

1. Mat img1 = imread(filename,IMREAD_GRAYSCALE);
2. for( size_t nrow = 0; nrow < img1.rows; nrow++)
3. {
4. for(size_t ncol = 0; ncol < img1.cols; ncol++)
5. {
6. uchar val = mat_CV_8UC1.at<uchar>(nrow,ncol);
7. }
8. }

(2) 三通道图像读取方式

1. Mat img2 = imread(filename,IMREAD_COLOR);
2. for( size_t nrow = 0; nrow < img2.rows; nrow++)
3. {
4. for(size_t ncol = 0; ncol < img2.cols; ncol++)
5. {
6. Vec3i bgr = mat_CV_8UC3.at<Vec3b>(nrow,ncol);//用Vec3b也行
7. cout   << "("<<bgr.val[0]<<","
8. <<bgr.val[1]<<","
9. <<bgr.val[2]<<")";
10. }
11. cout << endl;
12. }

2、使用指针读取

1. for( size_t nrow = 0; nrow < img3.rows; nrow++)
2. {
3. uchar* data = img3.ptr<uchar>(nrow);
4. for(size_t ncol = 0; ncol < img3.cols * img3.channels(); ncol++)
5. {
6. cout << int( data[ncol] ) ;
7. }
8. cout << endl;
9. }

3、使用迭代器

1. Mat img4 = imread(filename,IMREAD_GRAYSCALE);
2. MatIterator_<uchar> it = img4.begin<uchar>(), it_end = img4.end<uchar>();
3. for(int cnt = 1; it != it_end; ++it)
4. {
5. cout << ( int(*it) ) ;
6. if( (cnt++ % img4.cols) ==0 )
7. cout << endl;
8. }

4、使用矩阵元素的地址定位知识

1. Mat img5(rows, cols,CV_8U, Scalar(0));
2. for( size_t nrow = 0; nrow < img5.rows; nrow++)
3. for(size_t ncol = 0; ncol < img5.cols; ncol++)
4. {
5. cout<<(int)(*(img5.data+img5.step[0]*nrow+img5.step[1]*ncol));
6. }

5、补充：在使用 at 函数的情况下需要预先知道Mat变量中存储的元素类型，如果类型不匹配就会出现读错误。所以可以采用c++  boost库中的BOOST_TYPEOF来获取图像的元素数据类型。

例：

1. Mat img6 = imread(filename);
2. typedef BOOST_TYPEOF(*img6.data) ElementType
3. for( size_t nrow = 0; nrow < img1.rows; nrow++)
4. {
5. for(size_t ncol = 0; ncol < img1.cols; ncol++)
6. {
7. cout<<mat_CV_8UC1.at<ElementType>(nrow,ncol);
8. }
9. }