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最近在做机器学习方面的项目，经常涉及到将矩阵数据存储在表格中，然后又将表格中的数据读取进程序的操作，在网上找过一些相关的代码，将Mat矩阵保存到CSV文件中，然后再将CSV文件中的表格数据读取为Mat类型的数据，但是大多数代码比较复杂，而且不易理解，这里将目前用到的最简单的Mat与CSV相互转换的代码分享一下，同时以备后用。

1.将opencv的Mat类型保存到CSV文件中

void saveMat(cv::Mat inputMat,char* filename)//将mat矩阵保存到CSV文件中
{
	FILE* fpt = fopen(filename,"w");
	int rows = inputMat.rows;
	int clos = inputMat.cols;
	for (int i = 0; i < rows;i++)
	{
		for(int j = 0;j<clos;j++)
		{
			if (j < clos-1)
				fprintf(fpt,"%f,",inputMat.at<float>(i,j));
			else
				fprintf(fpt,"%f\n",inputMat.at<float>(i,j));
		}
	}
	fclose(fpt);

}

2.将CSV文件读取为Mat类型

这里主要用到了opencv中的机器学习模块用于处理数据的一个函数read_csv（），这个函数是CvMLData的一个函数，通过它可以很容易地将CSV文件读取进来。

    // returns:
    // 0 - OK
    // -1 - file can not be opened or is not correct
    int read_csv( const char* filename );

</pre><pre name="code" class="html">将CSV读取进来进而转换成Mat类型的过程如下：

CvMLData mlData;

mlData.read_csv("test.csv");//读取csv文件
const CvMat* A;
A=mlData.get_values();
Mat data= Mat(A,true);

得到的data即为我们所需要的的Mat矩阵。

CvMLData在ml.h的头文件中，因而在使用的时候需要包含ml.h的头文件。另外值得注意的是，opencv的ml模块在opencv2和opencv3中区别比较大，2系列的opencv是支持CvMLData的，opencv3应该不支持这一函数，只是opencv3中有一个类似的数据类Data，

它有一个TrainData::loadFromCSV(file_name, headlinecont);也是具有类似的功能，可以自行阅读ml.h的头文件进行相应的改动。

<strong><span style="font-size:32px;">3.用xml文件来进行Mat文件的存取</span></strong>

因为编程最开始接触的数据存储文件是CSV表格，所以做项目的时候一直用的CSV表格来进行存取，有一阵子还被CSV弄得头疼得不行，但一直也没想过换种数据方式，今天突然发现似乎Mat与xml的转换比起CSV来更加简单。

Mat img_mat;
FileStorage fs("test.xml", FileStorage::WRITE);
fs<<"vocabulary"<<img;
fs.release();

（2）从xml中读取数据并存为mat。

FileStorage fsr("test.xml", FileStorage::READ);
Mat mat_vocabulary;
fsr["vocabulary"] >> mat_vocabulary;
fsr.release();

这种比起CSV表格的读取确实简单多了，但是有一个问题就是xml文件不能用excel打开，不方便进行程序外的编辑，这个是硬伤，

对于需要在程序外进行大量数据处理的情况显然是不现实的。