OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种用于图像处理和分析的工具和函数。而在使用OpenCV进行图像处理时，最基本的操作之一就是计算和操作图像的尺寸。为此，OpenCV提供了一个名为“mat size”的数组，用于存储图像的尺寸信息。

mat size数组是一个2x1的整数数组，其中第一个元素表示图像的高度，第二个元素表示图像的宽度。在OpenCV中，图像的尺寸是以像素为单位进行表示的。例如，一个分辨率为640x480的图像将有一个mat size数组为[480, 640]。

为了获取图像的尺寸信息，可以使用OpenCV中的函数“size()”。该函数的参数是一个mat对象，它返回一个Size类型的对象，其中包含了图像的尺寸信息。下面是一个示例：

Mat image;
image = imread("example.jpg");
Size imageSize;
imageSize = image.size();
int height = imageSize.height;
int width = imageSize.width;
cout << "Image height: " << height << endl;
cout << "Image width: " << width << endl;

在这个示例中，我们首先使用imread()函数读取了一张图像，然后调用size()函数获取图像的尺寸信息。最后，我们将图像的高度和宽度分别存储在height和width变量中，并将其打印出来。

除了获取图像的尺寸信息，mat size数组还可以用于调整图像的大小。为此，可以使用OpenCV中的resize()函数。该函数的参数包括一个输入图像、一个输出图像和一个目标尺寸。下面是一个示例：

Mat inputImage;
inputImage = imread("example.jpg");
Mat outputImage;
Size targetSize(800, 600);
resize(inputImage, outputImage, targetSize);

在这个示例中，我们首先使用imread()函数读取一张图像，并将其存储在inputImage中。然后，我们创建了一个outputImage，用于存储调整大小后的图像。我们还定义了一个targetSize，即目标尺寸。最后，我们使用resize()函数将inputImage调整为targetSize，并将结果存储在outputImage中。

总之，OpenCV的mat size数组提供了图像尺寸的计算和操作指南。通过使用size()函数，我们可以轻松地获取图像的尺寸信息。同时，通过使用resize()函数，我们可以根据需要调整图像的大小。这些功能使得OpenCV成为处理和分析图像的强大工具。无论是进行计算机视觉研究还是进行图像处理应用开发，掌握mat size数组的使用都是非常重要的。

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