上节课我们学会了简单的图片加载和mat处理，然后大家可能会不太理解mat到底是个什么东西，从代码层其实很简单，可以理解为一个二维数组。
我们都知道一张图片是有尺寸的，有些是512x512，有些是1024x768。如何理解这个尺寸呢，实际上就是横向与竖向有多少个像素点，也就是有多少列和多少行。比如lena是512x512的，我们把她不停的放大放大，如下图：
可以看到实际上每个图片都是很多个像素点组成的，而具体多少个呢，就是512x512个。一般情况下，左上角的点是（0，0），右下角就是（511，511）。
而每个像素点呢，需要记录是什么颜色的，颜色值大家不陌生，rgba格式就是（255，255，255，255），rgb就是（255，255，255）。所以实际上mat存储的就是一个存着每个像素点，比如mat[5][5]的值为（230，221，128，255），但是这仅用于理解，调用方式并不是mat[5][5]，下面会详细讲到。
好了，理解了mat到底是什么，接下来的程序就好写了，首先，我们想把某个坐标点的颜色值改掉，该如何做呢？
我们先回到上一课的进度，把Imgproc.cvtColor方法注掉，然后把最后的赋值改回imgMat；如下图
后面的代码截图我就仅仅截取Class2以后的部分了，上面的先不动。
首先我们创建一个描述一个像素点的数组：
double[] black = new double[] { 0f, 0f, 0f, 255f };
rgb的0，0，0实际上就是黑色，颜色基础知识不懂的自行恶补去吧。
然后我们需要把这个像素点赋值到某个位置，但是由于一个像素点太小，看不到，我们写个循环，把它赋值到一片区域，这样容易观看，这里我将1-200的像素变成黑色了，如下图：
可以看到边上的（0，0）颜色未变，而1-200都变成黑色了。
当然，除了赋值，我们还可以取值，这里我取出了图像坐标（5，5）的rgba值，如下图：
ok，下一步讲一个图像处理的例子，这里我从某部教程中得知，通过将I(i,j)的像素点x5，再分别减去该点上下左右的像素值，可以提升图像的对比度，如下图
怎么写就很简单了，就是循环遍历，一个个去加它的上下左右四个值，这里有个注意点，作者被坑了很久，千万要用两个mat来操作，不能在同一个mat上操作，即取值和赋值的mat不能是同一个，否则上一个点本来是A颜色，后来写成了B颜色，到这个点的时候就在B的基础上算了，结果就错误了。
由于数组不能直接操作，这里写个简单的方法用于数组计算：
然后通过调用如上几个方法（好像加法没用到诶？），改后代码如下图：
最终效果如下图：
可以看到有点糊的原图，在右图中更清晰了（至于这个是不是增加对比度我也不清楚）。当然了，增加对比度还有很多别的算法，这只是通用性的算法之一，此处我们仅用于学习使用，视觉部分我们后面慢慢再学。
当然，对于该算法，opencv提供了更简单的接口，这里能意会的就意会，不能意会的就看一下就行，我们后面再说。代码如下，最终效果相同：
