在OpenCV中，cv::Mat 类是一个非常核心的数据结构，用于存储图像或数值数据。这个类提供了丰富的功能来操作这些数据，包括访问、修改和转换数据等。cv::Mat 类的 cols 和 rows 属性分别代表矩阵（或图像）的列数和行数。
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cols：这个属性代表矩阵或图像的列数。对于一个二维矩阵或图像而言，列数是指水平方向上元素的数量。在图像处理中，这通常对应于图像的宽度（width）。 -
rows：这个属性代表矩阵或图像的行数。同样地，对于一个二维矩阵或图像而言，行数是指垂直方向上元素的数量。在图像处理中，这通常对应于图像的高度（height）。
这两个属性是 cv::Mat 类的一部分，允许你轻松地查询和操作矩阵或图像的尺寸。例如，你可以使用 cv::Mat::rows 和 cv::Mat::cols 成员函数（或者更简单地，直接访问 rows 和 cols 属性，如果它们在你的OpenCV版本中是公开的）来获取图像的尺寸，或者使用这些信息来遍历图像的像素。
示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> int main() { // 创建一个 480x640 的空白色图像 cv::Mat img = cv::Mat::zeros(480, 640, CV_8UC3); // 访问并打印图像的尺寸 std::cout << "图像的行数（高度）: " << img.rows << std::endl; std::cout << "图像的列数（宽度）: " << img.cols << std::endl; // 遍历图像的每个像素（这里只是示例，实际上并未对像素值进行修改） for (int i = 0; i < img.rows; ++i) { for (int j = 0; j < img.cols; ++j) { // 这里可以访问或修改像素值，但在这个例子中我们只是遍历它们 // 例如：img.at<cv::Vec3b>(i, j) = cv::Vec3b(255, 0, 0); // 将所有像素设置为红色 } } // 显示图像（如果进行了修改的话） // cv::imshow("Image", img); // cv::waitKey(0); return 0;
}请注意，在上面的示例中，我提到了使用 img.at<cv::Vec3b>(i, j) 来访问和修改像素值。这是因为 img 是一个三通道（彩色）图像，其每个像素都由一个 cv::Vec3b 类型的向量表示，其中包含了该像素的蓝色、绿色和红色分量。对于灰度图像，你会使用 uchar 类型而不是 cv::Vec3b 来访问和修改像素值。
