OpenCV矩陣類型理解(CV_8UC4塞弊、CV_32FC1)

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))

#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))

#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))

#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))

#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))

#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))

#define CV_16FC1 CV_MAKETYPE(CV_16F,1)
#define CV_16FC2 CV_MAKETYPE(CV_16F,2)
#define CV_16FC3 CV_MAKETYPE(CV_16F,3)
#define CV_16FC4 CV_MAKETYPE(CV_16F,4)
#define CV_16FC(n) CV_MAKETYPE(CV_16F,(n))

矩陣數(shù)據(jù)類型
CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
S = 符號(hào)整型 U = 無符號(hào)整型 F = 浮點(diǎn)型

1--bit_depth---比特?cái)?shù)---代表8bite,16bites,32bites,64bites---舉個(gè)例子吧--比如說,如
如果你現(xiàn)在創(chuàng)建了一個(gè)存儲(chǔ)--灰度圖片的Mat對(duì)象,這個(gè)圖像的大小為寬100,高100,那么,現(xiàn)在這張
灰度圖片中有10000個(gè)像素點(diǎn),它每一個(gè)像素點(diǎn)在內(nèi)存空間所占的空間大小是8bite,8位--所以它對(duì)
應(yīng)的就是CV_8

2--S|U|F--S--代表---signed int---有符號(hào)整形

  • U--代表--unsigned int--無符號(hào)整形
  • F--代表--float---------單精度浮點(diǎn)型

3--C<number_of_channels>----代表---一張圖片的通道數(shù),比如:

  • 1--灰度圖片--grayImg---是--單通道圖像
  • 2--RGB彩色圖像---------是--3通道圖像
  • 3--帶Alph通道的RGB圖像--是--4通道圖像
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