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OPenCV的Mat类数据类型总结
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-15

本文共 1428 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

OpenCV 数据类型与矩阵数据结构

在 OpenCV 开发中,处理矩阵数据时需要明确指定数据类型,这直接关系到数据的存储和操作效率。以下是 OpenCV 中常见数据类型及其对应关系和数值范围的详细说明。

OpenCV 数据类型对应关系

OpenCV 提供了多种内置矩阵数据类型,每种类型对应特定的数据存储方式:

  • Mat_<uchar>:8位无符号整数,范围为 0 到 255。
  • Mat_<char>:8位有符号整数,范围为 -128 到 127。
  • Mat_<short>:16位有符号整数,范围为 -32768 到 32767。
  • Mat_<ushort>:16位无符号整数,范围为 0 到 65535。
  • Mat_<int>:32位有符号整数,范围为 -2147483648 到 2147483647。
  • Mat_<float>:32位浮点数,范围为 -FLT_MAX 到 FLT_MAX,支持 INF 和 NAN。
  • Mat_<double>:64位浮点数,范围为 -DBL_MAX 到 DBL_MAX,支持 INF 和 NAN。

这些数据类型通过 OpenCV 提供的宏定义来表示,例如 CV_8UMatCV_32FMat 等。

OpenCV 数据类型的宏定义

以下是 OpenCV 中常用数据类型的宏定义及其对应的数据类型和数值范围:

  • CV_8U:8位无符号整数,范围为 0 到 255。
  • CV_8S:8位有符号整数,范围为 -128 到 127。
  • CV_16U:16位无符号整数,范围为 0 到 65535。
  • CV_16S:16位有符号整数,范围为 -32768 到 32767。
  • CV_32S:32位有符号整数,范围为 -2147483648 到 2147483647。
  • CV_32F:32位浮点数,范围为 -FLT_MAX 到 FLT_MAX。
  • CV_64F:64位浮点数,范围为 -DBL_MAX 到 DBL_MAX。

数据类型的应用示例

在 OpenCV 中,矩阵数据类型的选择直接影响数据操作的性能和效果。例如:

  • 图像文件通常使用 8 位无符号整数,常见的 OpenCV 数据类型为 CV_8UC1CV_8UC2CV_8UC3,其中 1、2、3 表示单通道、双通道或三通道图像。
  • 浮点数类型通常用于复杂计算,常见的 OpenCV 数据类型为 CV_32FC1CV_32FC2CV_32FC3 以及 CV_64FC1CV_64FC2CV_64FC3

Mat 类矩阵数据转换

OpenCV 提供了 convertTo() 方法用于将矩阵数据转换为指定类型。该方法的调用格式如下:

void Mat::convertTo(OutputArray m, int type, double alpha=1.0, double beta=0.0) const

其中:

  • m:输出矩阵,若未初始化则会自动分配。
  • type:目标矩阵类型,若为负值则保持与输入相同的类型。
  • alpha:比例因子。
  • beta:增量因子。

例如,以下代码将掩膜矩阵反转:

mask.convertTo(OutputArray m, CV_8UC3, -1.0, 255.0);// 反转后的矩阵 I_new(x,j) = -1 * I(x,j) + 255

通过合理选择 typealphabeta,可以实现多种数据转换操作,从而满足不同应用场景的需求。

转载地址:http://arrfk.baihongyu.com/

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