OpenCV中图像宽高通道数直接通过mat.cols、mat.rows、mat.channels()获取，需先检查!mat.empty()；cols为宽、rows为高、channels()返回1/3/4，depth()是位深非通道数。
OpenCV 读取图像后怎么拿到 width、height、channels
直接用 cv::Mat 的成员变量，别调函数——mat.cols 是宽度（列数），mat.rows 是高度（行数），mat.channels() 返回通道数。这三个值在图像加载成功后立刻可用，不需要额外解析。
常见错误是把 cols 和 rows 记反，尤其受 NumPy 或 MATLAB 习惯影响；OpenCV 的 Mat 是按「行×列」存储的，所以 rows 对应 height，cols 对应 width。
- 如果图像读取失败（比如路径错、格式不支持），
mat.empty()为 true，此时访问.cols等会返回 0，但不会崩溃——务必先检查!mat.empty() - 灰度图返回 1，BGR 图返回 3，BGRA 图返回 4；
mat.depth()是位深（如CV_8U），和通道数无关，别混淆 - 用
mat.size()只能拿到Size(cols, rows)，不包含通道信息
imread 加载失败时 width/height 为什么是 0
根本原因是 cv::imread() 返回空 Mat，典型触发条件包括：文件路径含中文或空格未转义、扩展名与实际格式不符（如 .jpg 文件其实是 WebP）、缺少 OpenCV 的 codec 插件（尤其是 Ubuntu 上没装 libjpeg-dev 等依赖）。
不要只靠打印 mat.cols 判断——它为 0 时你得回溯源头。加一句 if (mat.empty()) { std::cerr 能省掉大半调试时间。
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cv::imread(path, cv::IMREAD_UNCHANGED)和默认模式（IMREAD_COLOR）对通道数影响很大：PNG 有透明通道时，前者返回 4，后者强制转成 3 - Windows 下路径用正斜杠
/或双反斜杠\，单反斜杠是转义符，会导致路径截断 - OpenCV 4.5+ 在某些构建配置下默认禁用 JPEG/PNG 支持，需确认
cv::getBuildInformation()输出里有没有JPEG:和PNG:行
不用 OpenCV 时如何从文件头解析尺寸
纯 C++ 不依赖库的话，得自己读文件头——不同格式规则不同，没有通用函数。BMP 最简单（18–21 字节是 width，22–25 是 height），PNG 要找 IHDR chunk（第 16–23 字节），JPEG 需要解码 SOF0 段（位置不固定，得扫描 0xFFC0 标记）。
这不是推荐做法：容易漏 corner case（比如 BMP 的压缩类型非 0、PNG 的 interlaced、JPEG 的多帧），而且通道数根本没法仅从头信息确定（JPEG 无显式通道字段，得看采样因子；PNG 的 IHDR 第 10 字节才表示 color type）。
- BMP 宽高是小端整数，读完要
le32toh()或手动翻字节序 - PNG 的 width/height 是大端，但必须校验 CRC 才算安全——跳过校验等于埋雷
- 想绕开 OpenCV 又要可靠结果？用
stb_image：三行代码int x,y,c; auto data = stbi_load("a.jpg", &x, &y, &c, 0);，x/y/c直接就是所需值
Mat 创建后尺寸被意外修改怎么办
cv::Mat 是引用计数对象，浅拷贝时 cols/rows 不变，但如果你调了 mat.reshape()、mat.resize()（错误用法）、或用 ROI（mat(cv::Rect(...))）生成子视图，新 Mat 的 cols/rows 就变了——这是预期行为，不是 bug。
典型陷阱：传 Mat 给函数时用了引用参数但函数内部做了 ROI，调用方以为还是原图尺寸。解决方法只有两个：要么函数文档写清是否修改尺寸，要么调用前用 mat.clone() 切断共享数据。
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mat.reshape(1, new_rows)会改变rows和cols，但总像素数不变；通道数可能变（第二个参数控制） -
mat(cv::Rect(x,y,w,h))返回的子图，.cols == w，.rows == h，和原图无关 - 用
mat.isContinuous()判断内存是否连续——和尺寸无关，但影响后续 memcpy 或 GPU 上传，常被误当成尺寸问题
cols/rows/channels() 看似简单，真正麻烦的是它们隐含的前提：图像已成功加载、没被 reshape、没被 ROI 截取。任何一环出问题，拿到的就不是你期待的“原始图像尺寸”。 
