摘要：
限制使用templates C++中的Templates使得接口机制非常好用，高效而且能够保证数据与算法的安全。但是过多地使用templates可能会增加计算时间和代码长度，有时候还能难区分接口和实现。在OpenCV中过多使用templates并不是一件好事，OpenCV的refman中提到OpenCV中很多的算法代码文件动不动就几千行，而且OpenCV需要简化对其他语言的支持，像JAVA、PYTHON、MATLAB等并没有templates，所以使用templates也会受到限制，还有一些其他的原因。总的来说，在现在的OpenCV版本中，是限制使用templates的。
限制使用templates
C++中的Templates使得接口机制非常好用，高效而且能够保证数据与算法的安全。但是过多地使用templates可能会增加计算时间和代码长度，有时候还能难区分接口和实现。在OpenCV中过多使用templates并不是一件好事，OpenCV的refman中提到OpenCV中很多的算法代码文件动不动就几千行，而且OpenCV需要简化对其他语言的支持，像JAVA、PYTHON、MATLAB等并没有templates，所以使用templates也会受到限制，还有一些其他的原因。总的来说，在现在的OpenCV版本中，是限制使用templates的。
基本存储类型（像素）
OpenCV操作的原始数据类型（像素级）有以下几种：
Mat_<uchar>对应的是CV_8U，Mat_<uchar>对应的是CV_8U，Mat_<char>对应的是CV_8S，Mat_<int>对应的是CV_32S，Mat_<float>对应的是CV_32F，Mat_<double>对应的是CV_64F，对应的数据深度如下：
8-bit unsigned integer (uchar)
8-bit signed integer (schar)
16-bit unsigned integer (ushort)
16-bit signed integer (short)
32-bit signed integer (int)
32-bit floating-point number (float)
64-bit floating-point number (double)
在枚举中的代号为：
1 enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 };
举例：
1 Mat mtx(3, 3, CV_32F); //make a 3x3 floating-point matrix
2 Mat cmtx(10, 1, CV_64FC2); //make a 10x1 2-channel floating-point matrix (10-element complex vector)
3 Mat img(Size(1920, 1080), CV_8UC3); //make a 3-channel (color) image of 1920 columns and 1080 rows.
4 Mat grayscale(image.size(), CV_MAKETYPE(image.depth(), 1)); //make a 1-channel image of the same size and same channel type as img