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
Mat数据结构中有一个type函数,这个type函数输出的值是如何计算的呢。
对于一个定义为Mat结构的数据类型,例如Mat image;
#define CV_8U 0
#define CV_8S 1
#define CV_16U 2
#define CV_16S 3
#define CV_32S 4
#define CV_32F 5
#define CV_64F 6
#define CV_USRTYPE1 7
只要记住这8个编号,即单通道时,这些编号对应数据类型的Mat中type函数输出的值。然后若是2个通道,则再上8;3个通道,则加上16;4个通道则加上24。
depth:深度,即每一个像素的位数(bits),在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字,分别代表不同的位数:enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位, 2和3都代表16位,4和5代表32位,6代表64位;
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