OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载)

OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载)

前言

opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化，通常都会用它最小上限的空间来分配变量，有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量，因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量。一 般标准的图片，为RGB格式它们的大小为8bits格式，范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小，整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!，也就是那 2.6MB内什么东西都没存储，如果今天以8bits的格式来存储则只使用到0.6MB的內存而已(640*480*3*(8)+54 bits)，因此，对于文件格式的对应是一件很重要的事.

在这边除了要考虑bits的空间大小外，还要考虑使用类型的正负号的问题，一般的图像文件是不存在负号的，如果今天即使选则正确的空间大小，可是出现的结果却是负的，那就功亏一篑了。这里除了Float及double类型，char，int,short int都是用二的补数表示法,它们不具正负号bit,而Float,double则是用IEEE 754,在第32bit,64bit上有一个正负号bit.

具体内容

float:  4字节，6-7位有效数字 -3.4E-38 到 3.4E38

double: 8字节，15~16位有效数字 -1.7E-308 到 1.7E308

cvCreateImage()及cvCreateMat()对应

1.Unsigned 8bits(一般的图像文件格式使用的大小)
IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_8U
CvMat数据结构参数：CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3，CV_8UC4

变量类型 空间大小 范围 其他
uchar 8bits 0~255 (OpenCV缺省变量,同等unsigned char)
unsigned char 8bits 0~255  

2.Signed 8bits
IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_8S
CvMat数据结构参数：CV_8SC1，CV_8SC2，CV_8SC3，CV_8SC4

变量类型 空间大小 范围 其他
char 8bits -128~127  

3.Unsigned 16bits
IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_16U
CvMat数据结构参数：CV_16UC1，CV_16UC2，CV_16UC3，CV_16UC4

变量类型 空间大小 范围 其他
ushort 16bits 0~65535 (OpenCV缺省变量,同等unsigned short int)
unsigned short int 16bits 0~65535 (unsigned short)

4.Signed 16bits
IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_16S
CvMat数据结构参数：CV_16SC1，CV_16SC2，CV_16SC3，CV_16SC4

变量类型 空间大小 范围 其他
short int 16bits -32768~32767 (short)

5.Signed 32bits
IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_32S
CvMat数据结构参数：CV_32SC1，CV_32SC2，CV_32SC3，CV_32SC4

变量类型 空间大小 范围 其他
int 32bits -2147483648~2147483647 (long)

6.Float 32bits

IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_32F
CvMat数据结构参数：CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3，CV_32FC4

变量类型 空间大小 范围 其他
float 32bits 1.18*10-38~3.40*1038  

7.Double 64bits

CvMat数据结构参数：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3，CV_64FC4

变量类型 空间大小 范围 其他
double 64bits 2.23*10-308~1.79*10308  

8.Unsigned 1bit

IplImage数据结构参数：IPL_DEPTH_1U

变量类型 空间大小 范围 其他
bool 1bit 0~1  

其他变量对应

1.Signed 64bits

int64

long long

2.Unsigned 64 bits

uint64

unsigned long long

时间： 2024-10-06 13:13:32

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opencv Mat 多通道c++ 操作方法（适用于Windows/Linux）

最近在做opencv 多通道操作时发现网上例子很少,为了方便记忆就自己写了个demo. 例子在vs2010 + opencv 2.4.9 编译通过,只要配置好opencv 的lib路径就可以运行了. 该方法适用于Windows/Linux下的c++ 操作,Windows 和Ubuntu 都试过没问题. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #pragma comment ( lib, "opencv_core2

openCV Mat 基础

参考:https://blog.csdn.net/qq_34963853/article/details/79746166Mat数据结构 Mat类型是opencv2.0后的类型,使用此类型无需进行内存管理,即无需手动分配内存,在不需要时自动释放内存,但因目前的许多嵌入式系统仅支持c语言,故而除了在某些嵌入式系统中使用cvMat或IplImage, 基本使用Mat类型. 注:后续的matrix均表示存储图像像素值的矩阵 . Mat包含2个数据部分:(1)the matrix header--包含m

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详细介绍请参考官网相关部分链接:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/core/mat_the_basic_image_container/mat_the_basic_image_container.html 1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,<Type>),例: cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形

opencv Mat 使用时的注意事项

下面的small tips 是我在做毕设时处理图片遇到的一些问题,先如今都已经找到了解决的方法,适合于opencv的新手看一看. 1. imread() 小陷阱 imread('img.jpg'); 这条语句读进来的是3通道,无论img.jpg是单通道的图像还是3通道的图像,所以输入图像如果是灰度图像,为了不出错,可以使用 imread("img.jpg",-1); 2.normalize() 小陷阱 要注意它的输入矩阵必须是单通道的,具体可见下方红色部分. <span styl

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