OpenCV中強大的Mat類型大家已經比較熟悉了。這裡梳理一些在工程中其他經常用到的幾種基本數據類型。包括：
Vec
Scalar
Point
Size
Rect
RotatedRect
1. Vec類
1.1 基本概念
Vec是一個模板類，主要用於存儲數值向量。
1.2 用法
（1）可用它來定義任意類型的向量
Vec myVector; // 定義一個存放8個double型變量的向量
（2）使用[]訪問Vec向量成員
myVector[0]=0;
（3）可使用以下預定義的類型
typedef Vec Vec2b;
typedef Vec Vec3b;
typedef Vec Vec4b;
typedef Vec Vec2s;
typedef Vec Vec3s;
typedef Vec Vec4s;
typedef Vec Vec2i;
typedef Vec Vec3i;
typedef Vec Vec4i;
typedef Vec Vec2f;
typedef Vec Vec3f;
typedef Vec Vec4f;
typedef Vec Vec6f;
typedef Vec Vec2d;
typedef Vec Vec3d;
typedef Vec Vec4d;
typedef Vec Vec6d;
（4）Vec支持的運算如下：
v1 = v2 + v3
v1 = v2 - v3
v1 = v2 * scale
v1 = scale * v2
v1 = -v2
v1 += v2
v1 == v2, v1 != v2
norm(v1) (euclidean norm)
1.3 示例代碼
（1）向量定義與元素的訪問
// Vec
cv::Vec myVector;
for(int i=0; i
運行結果：
（2）基本運算
cv::Vec v1,v2,v3;
for(int i=0; i
2. Scalar類
2.1 基本概念
Scalar是一個從Vec類引出的模板類，是一個可存放4個元素的向量，廣泛用於傳遞和讀取圖像中的像素值。
2.2 用法
可使用[]訪問Scalar值。或使用如下方式定義BGR三個通道的值。
cv:: Scalar( B, G, R )
2.3 示例代碼
（1）cv::Scalar結構
cv::Scalar myScalar;
myScalar = cv::Scalar(0,255,0);
cout<<"myScalar = "<運行結果：
（2）讀取彩色圖像像素值
彩色圖像的每個像素對應三個部分：RGB三個通道。因此包含彩色圖像的cv::Mat類會返回一個向量，向量中包含三個8位的數值。OpenCV為這樣的短向量定義了一種類型，即我們上述的cv::Vec3b。這個向量包含三個無符號字符(unsigned character)類型的數據。
OpenCV存儲通道次序為：藍色、綠色、紅色即BGR。
因此，訪問彩色像素中元素的方法如下：
cv::Mat pImg = cv::imread("Lena.jpg",1);
if(!pImg.data)
return 0;
int x = 100, y = 100;
cv::Scalar pixel=pImg.at(x,y);
cout<<"B chanel of pixel is = "<
運行結果：
3. Point類
3.1 基本概念
常用於表示2維坐標(x,y)。
3.2 用法
（1）圖像坐標
對圖像而言，我們可以這樣定義：
cv::Point pt;
pt.x = 10;
pt.y = 8;
或者
cv::Point pt = Point(10, 8);
或者
cv::Point pt(10,8);
（2）或使用如下預定義：
typedef Point_ Point2i;
typedef Point2i Point;
typedef Point_ Point2f;
typedef Point_ Point2d;
（3）基本運算
pt1 = pt2 + pt3;
pt1 = pt2 - pt3;
pt1 = pt2 * a;
pt1 = a * pt2;
pt1 += pt2;
pt1 -= pt2;
pt1 *= a;
double value = norm(pt); // L2 norm
pt1 == pt2;
pt1 != pt2;
3.3 示例代碼
（1）設置坐標點
// Point
cv::Point pt;
pt.x = 278;
pt.y = 269;
//或者
//cv::Point pt (278,269);
cv::Scalar pix = pImg.at(pt);
cout<<"pix("<
