一.Mat介绍
mat是OpenCV是在C++语言用来表达图像数据的一种数据结构，在Python转换为numpy的ndarray.
mat是由header和date组成，header中记录了图片的维数、大小、数据类型等信息.
例如：cv2.imshow（winname， mat）
第一个参数为窗口名，第二个参数为mat，也就是图片，类型为ndarray
因此直接打印图片格式也为ndarray.
Opencv用mat这种结构来表示图片的。
C++是用mat来保存数据的，Python相当于对其进行了封装，在python中把mat转化为了numpy的ndarray.
其中有些属性不能使用，只有C++中才有。例如channels不能使用，因为例如图片的形式已经为ndarray，不能转换。像素的位深.type、channels也没有了，行列数也没有了，但可以通过shape查看。
基础：nadrray四种常见的属性：
img.data（实际为存放数据的地址）
img.size（元素的总个数）
img.dtype（数据类型）
img.shape（维度形状）
在Python中Mat数据对应着numpy的ndarray，使用numpy提供的深浅拷贝方法即可实现Mat的拷贝。
二. 示例代码如下：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("xiaoyang.jpeg")
# 浅拷贝相当于常见创建了一份原始数据的视图 ，用view
img2 = img.view()
# 深拷贝
img3 = img.copy()
# 改成红色
img[10:100, 10:100] = [0, 0, 255]
# cv2.imshow("img", img)
# cv2.imshow("img", img2)
cv2.imshow("img", np.hstack((img, img2, img3))) # 横着排列三张图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()运行结果：原图和浅拷贝出现红色部分，深拷贝没有改变。