以三维的Mat数据布局为例

step这里指出的是图像在各个梯级上的字节数大小,而这里的梯级指的是构成图像的名层次。

上图三维图像由一个一个名面(第一级)构成,每一个平面由一行一行(第二级)构成,每行由一个一个点(第三级)构成。

同理:二维图像由一行一行(第一级)构成,而每一行又由一个一个点(第二级)构成。

Mat中的step[0]就是我们每一个第一级,在内存中占据的字节数量。例如,二维图像中step[0]就是每一行(第一级)在矩阵内存中,占据的字节的数量。也就是说step[i]就是第i+1级在矩阵内存中占据的字节的数量。

M 数组的数据布局是由阵列  M.step[]定义的,使元素的地址(i0,。。。。iM.dims-1),其中 0<= ik < M.size [k],可以计算为:

addr( Mi0 ;:::;iM.dims-1) = M.data+ M.step[ 0]*i0 + M.step[ 1] *i1 + .…+ M.step[ M:dims- 1] iM:dims- 1

2维的数组的情况下根据上述公式被减至:

addr( Mi,j)= M.data+ M.step[ 0]*i+ M.step[ 1] *j

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