在Learning OpenCV书中，讲到一个基础数据类型CvMat，其中有一段程序：
1 Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix
2 float sum( const CvMat* mat ) {
3
4 float s = 0.0f;
5 for(int row=0; row<mat->rows; row++ ) {
6 const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + row * mat->step);//获取第row行的首地址
7 for( col=0; col<mat->cols; col++ ) {
8 s += *ptr++;
9 }
10 }
11 return( s );
12 }不知是我理解错了，还是书中的注释错了，“Summing all of the elements in a three-channel matrix”，我觉得是对三通道CvMat中的所有数据进行求和，按我之前的编写风格，这个函数应该是这样：
Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix
float sum( const CvMat* mat ) {
float s = 0.0f;
float* ptr=(float*) cvPtr2D(mat, 0, 0); //获取该三通道CvMat的首地址（这一句未经测试），将三通道看成是二通道
for(int row=0; row<mat->rows; row++ ) {
for( col=0; col<mat->cols; col++ ) {
s += *ptr+*(ptr+1)+*(ptr+2);//将整个CvMat看成一个二维矩阵，则矩阵中每个元素是个三维向量，将它们累加
ptr += 3;//通道为3，则自加3可到达CvMat矩阵中的下个元素
}
}
return( s );
}自己构建一个三通道矩阵，为测试方便，假设其为一个3*3的三通道矩阵：
( 1, 2, 3) (11, 12, 13) (21, 22, 23)
(31, 32, 33) (41, 42, 43) (51, 52, 53)
(61, 62, 63) (71, 72, 73) (81, 82, 83)
//用代码构建如下
CvMat* mat = cvCreateMat(3,3,CV_32FC3);//矩阵元素为三通道浮点数
cvZero(mat);//将矩阵置0
//----------为矩阵元素赋值-----------------
//获得矩阵元素(0,0)的指针
float *p = (float*)cvPtr2D(mat, 0, 0);
//为矩阵赋值
for(int i = 0; i < 9; i++)
{
//为每个通道赋值
*p = (float)i*10;
p++;
*p = (float)i*10+1;
p++;
*p = (float)i*10+2;
p++;
}经过测试，书中的程序得到的结果是279，即如下数的和：
---------------
|( 1, 2, 3) | (11, 12, 13) (21, 22, 23)
|(31, 32, 33) | (41, 42, 43) (51, 52, 53)
|(61, 62, 63) | (71, 72, 73) (81, 82, 83)
---------------即仅仅求了一个3*3 float矩阵的值，严格的说是矩阵中每行第一个元素的三通道元素和。
我们可以对其进行进一步剖析，先看CvMat的申明：
1 typedef struct CvMat
2 {
3 int type;
4 int step;
5 int* refcount;
6 union
7 {
8 uchar* ptr;
9 short* s;
10 int* i;
11 float* fl;
12 double* db;
13 } data;
14 #ifdef __cplusplus
15 union
16 {
17 int rows;
18 int height;
19 };
20 union
21 {
22 int cols;
23 int width;
24 };
25 #else
26 int rows;
27 int cols;
28 #endif
29 } CvMat; 在大多数情况下，你需要使用最有效率的方式来访问矩阵中的数据。如果使用函数界面来访问数据，效率比较低，你应该使用指针方式来直接访问矩阵中数据。特别是，如果你想遍历矩阵中所有元素时，就更需要这样做了。
在用指针直接访问矩阵元素时，就需要格外注意矩阵结构体中的step成员。该成员是以字节为单位的每行的长度。而矩阵结构体的cols或width就不适合此时使用，因为为了访问效率，矩阵中的内存分配上，是以每四个字节做为最小单位的。因此如果一个矩阵的宽度是三个字节，那么就会在宽度上分配四个字节，而此时每行最后一个字节会被忽略掉。所以我们用step则会准确地按行访问数据。
我们可以通过以下例子，看一下rows,cols,height,width,step的数据,你可以通过改变矩阵的元素类型定义，来查看step的改变：
1 #pragma comment(lib,"cxcore.lib")
2 #include"cv.h"
3 #include<stdio.h>
4 void main()
5 {
6 //矩阵元素为三通道8位浮点数
7 CvMat *mat=cvCreateMat(3,3,CV_32FC3 );
8 printf("rows=%d,cols=%d,height=%d,width=%d,step=%d\n",mat->rows,mat->cols,mat->height,mat->width,mat->step);
9
10 }//输出为rows=3,cols=3,height=3,width=3,step=36 如果我们的矩阵存储的是浮点型（或整数类型）数据，此时矩阵中每个元素占4字节，则如果我们用float类型指针指向下一行时，我们实际上要用float类型指针挪动step/4的长度，因为float类型指针每挪动一个单位就是4个字节长度。
如果我们的矩阵存储的是double类型数据，此时矩阵中每个元素占8字节，则如果我们用double类型指针指向下一行时，我们实际上要用double类型指针挪动step/8的长度，因为double类型指针每挪动一个单位就是8个字节长度。
在书上源码中：
const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + row * mat->step);//获取第row行的首地址这里只是获得一个首地址而已，然后在结下来的循环里，它仅仅累加了mat->cols，并不正确，应该改为：
1 for(int row=0; row<mat->rows; row++ ) {
2 const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + row * mat->step);//获取第row行的首地址
3 for( col=0; col<mat->cols; col++ ) {
4 s += *ptr+*（ptr+1)+*(ptr+2);
5 ptr += 3;
6 }
7 }
8 return( s );
9 }
