OpenCV Mat数据类型及位数总结

最新推荐文章于 2025-03-01 00:31:35 发布
最新推荐文章于 2025-03-01 00:31:35 发布
阅读量642 收藏
点赞数
本文详细介绍了OpenCV中各种数据类型的内存占用、数值范围及其在图像处理中的应用。包括无符号和有符号整数类型、浮点数和双精度浮点数等，并列举了不同数据类型对应的CvMat和IplImage结构参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OpenCV Mat数据类型及位数总结

 

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

    在OpenCV里面，许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.

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

原文来自：http://hi.baidu.com/zle_yuanfang/home

opencv Mat中的数据
m0_67843890的博客
10-10 941
在opencv中Mat 更像是一个多维数组或一个大矩阵，每个元素可以是一个标量（单个数值）或一个向量（如多个通道的像素值），但它本质上还是一个平坦的矩阵结构。
Opencv Mat
qq_44815545的博客
02-01 287
Mat
基于OpenCV的（序列图像）8位图转24位图
10-20
基于OpenCV的（序列图像）8位图转24位图，可以操作序列图像
opencv中的Mat类
m0_73063976的博客
03-01 615
是 OpenCV 中用于存储和操作图像、矩阵的核心类。它支持多维数组、自动内存管理、多种数据类型和通道数，是 OpenCV 编程的基础。无论是图像处理、矩阵运算还是机器学习，是 OpenCV 中最核心的类之一，用于存储和操作图像和矩阵数据。不仅仅用于存储数学上的矩阵，还可以表示图像、多维数组等。（矩阵），但 OpenCV 中的。OpenCV 中的数据类型通常以。都是不可或缺的工具。
OpenCV Mat数据类型及位数备忘
sinat_24221743的博客
08-14 595
OpenCV Mat数据类型及位数总结 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     在OpenCV里面，许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...
【OpenCV】数字图像的表示 | 图像IO操作接口 | 图像混合操作
m0_66307842的博客
01-06 3219
计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息。 我们平常接触的图像都是8位数图像，包含0～255灰度。
【OpenCV基础】图像大小计算方法以及获取图像的尺寸和通道数
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
06-22 4576
#include <opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int arc, char**argc){ Mat a; a = imread("D:/images/gaoyy.png"); if (a.empty()) { printf("could not find the picture!"); return-1; } /
OPENCV_Mat类存取方法
05-13
* v.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。 * vi.step：是一个数组，定义了矩阵的布局，具体见下面图片分析，另外注意step[k]（step / ...
c语言构造mat型数据类型,视觉SLAM——OpenCV之Mat结构详解 数据成员和构造函数 创建Mat方法 遍历Mat方法...
weixin_42389113的博客
05-21 1017
前言OpenCV1时代采用基于C语言接口构建函数库，使用名为IplImage的结构体在内存中存储图像，其问题在于需要用户手动管理内存，如果不手动释放内存会造成内存泄漏。OpenCV2引入面向对象编程思想，加入了一个c 接口，使用Mat类数据结构作为主打，可以实现自动内存管理，且扩展性大大提高。Mat概述对于Mat类，首先要知道的是1)不必手动为其开辟空间；2)不必再在不需要时将空间释放。但手动做还...
C++下OpenCV学习笔记----Mat类数据结构
X_To_Y的博客
01-28 1032
C++下OpenCV学习笔记 ----Mat类数据结构 文章目录C++下OpenCV学习笔记一.简介 一.简介 attention 1>不必再手动为Mat类开辟空间 2>不必在不需要时立即释放空间 组成 1>矩阵头：包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息 2>一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。其中，根据所选的存储方法的不同，矩阵可以是不同的维数。 矩阵复制 ...
读取cv::mat中的数据
07-08
对opencv2.0之后的cv::mat类读取数据，分别包括直接读取、指针读取和迭代器读取
opencv通道与位数的定义
lwljing的博客
05-01 1468
形式：CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> bit_depth：比特数—代表8bite,16bites,32bites,64bites… 举个例子吧–比如说： 如果你现在创建了一个存储–灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小...
opencv语法Mat类型总结
qq_20467929的博客
07-31 2117
总结了mat类型深拷贝、浅拷贝的问题，创建方法等。
OpenCV中mat的属性data、step、elemsize等
qq_53014782的博客
01-17 1874
OpenCV中mat的属性data、step、elemsize等
OpenCV中Mat数据结构
飞扬的青春的专栏
05-14 5389
转自：  豆瓣作者Lirpa，不知道为何一贴上链接就非法··· 第一部分：Mat数据存储方式 首先看Opencv官方文档中： 注意到地址计算公式，那么step这个数组到底是什么呢？如此的神奇！ 先来看一下Opencv中Mat数据结构： class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ...
OpenCV中Mat的data和step成员解析
热门推荐
low米的博客
05-05 1万+
 OpenCV 自2.x版本以来，处理图像的主要数据结构从CvMat变成了Mat，下面是OpenCV官方文档对Mat的描述：[cpp] view plain copyclass CV_EXPORTS Mat  {  public:  // ... a lot of methods ...  ...  /*! includes several bit-fields: - the magic sign...
OpenCV中double和float类型图像数据的访问
_Casual_的专栏
07-25 1万+
首先解释下结构体IplImage和类Mat
OpenCv调整图片（Mat）大小
小松鼠的专栏
03-18 1万+
CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR ); 和之前Iplimag
Mat数据类型
最新发布
03-19
<think>好的，用户想了解Mat数据类型，首先我需要确定他们指的是哪个领域的Mat。通常来说，Mat可能是指OpenCV库中的矩阵数据结构，或者是MATLAB中的矩阵类型，也有可能是指其他数学或编程环境中的矩阵。考虑到常见的使用场景，用户可能是在学习计算机视觉或图像处理时遇到了OpenCV的Mat数据类型，所以先从OpenCV的角度来回答比较合理。 接下来，我需要明确用户的基础知识水平。如果他们刚接触图像处理，可能需要更基础的讲解，包括Mat的基本结构、用途以及如何操作。如果用户已经有一定经验，可能需要更深入的内容，比如内存管理、深拷贝与浅拷贝的区别等。但根据问题本身，用户可能属于初学者，所以应该从基础开始介绍。 然后，思考Mat的主要特点。在OpenCV中，Mat用于存储图像和矩阵数据，具有自动内存管理，支持多维数组，能够处理不同的数据类型和通道数。需要解释这些特点，并举例说明，比如如何创建一个Mat对象，如何访问和修改其中的数据。 另外，用户可能想知道为什么使用Mat而不是传统的IplImage，这里需要提到Mat的内存管理优势，避免内存泄漏，以及它如何简化代码。同时，要强调Mat的灵活性和效率，比如支持ROI（感兴趣区域）和高效的矩阵运算。 还要考虑到用户可能遇到的常见问题，例如深浅拷贝的区别。需要详细解释clone()和copyTo()方法的作用，以及直接赋值时的浅拷贝行为，避免用户在使用时出现错误。 此外，可能需要提到Mat的数据类型，如CV_8U、CV_32F等，以及通道数的概念，这对处理彩色图像或特定数学运算很重要。同时，可以举例说明如何创建特定类型的Mat，并解释不同数据类型的应用场景。 最后，总结Mat的重要性，以及它在图像处理和计算机视觉任务中的核心地位，确保用户理解掌握Mat的必要性。还要检查是否遗漏了关键点，比如矩阵的维度、头信息与数据的分离等，确保回答全面准确。</think>Mat数据类型是OpenCV计算机视觉库中用于存储矩阵数据的核心结构，尤其在图像处理、矩阵运算等领域广泛应用。以下是逐步解析： ### 1. 基础定义 Mat = **矩阵容器**（Matrix Container），其设计特点： - 存储多维数组（支持1D向量、2D图像、3D体数据） - 支持多种数据类型（整型/浮点型/复数等） - 自动内存管理（避免内存泄漏） ### 2. 核心组成 每个Mat对象包含两部分： ```cpp /* 伪代码表示 */ struct Mat { Header { // 元信息（尺寸/类型/引用计数） int rows, cols; int type; // 如CV_8UC3表示8位无符号3通道 int* refcount; // 智能指针引用计数 }; Data { // 实际像素/数值存储 uchar* ptr; // 指向连续内存块 }; }; ``` ### 3. 关键特性 - **浅拷贝**：默认赋值`Mat A=B`仅复制头信息，共享数据内存 - **深拷贝**：需显式调用`A = B.clone()`或`B.copyTo(A)` - **ROI操作**：通过`Mat ROI = A(Rect(x,y,w,h))`提取感兴趣区域 - **多通道支持**：如RGB图像用3通道Mat存储 ### 4. 数据类型标识 通过`CV_[位数][符号][类型]C[通道数]`定义： - `CV_8UC3`：8位无符号整型，3通道（典型BGR图像格式） - `CV_32FC1`：32位浮点型，单通道（常用于滤波计算） ### 5. 创建Mat示例 ```cpp // 创建3x3双精度浮点矩阵 Mat mat = (Mat_<double>(3,3) << 1,2,3, 4,5,6, 7,8,9); // 创建480x640的RGB图像容器 Mat img(480, 640, CV_8UC3, Scalar(255,0,0)); // 初始化为蓝色 ``` ### 6. 访问数据方法 - **指针访问**（高效但需注意越界）： ```cpp for(int r=0; r<mat.rows; r++){ double* row = mat.ptr<double>(r); for(int c=0; c<mat.cols; c++){ row[c] = ...; // 直接修改元素 } } ``` - **at()方法**（安全但稍慢）： $$ \text{pixelValue} = img.at<Vec3b>(y,x)[channel] $$ ### 7. 优势对比 | 特性 | 传统IplImage | Mat | |-----------|--------------------|---------------------| | 内存管理 | 手动释放 | 引用计数自动回收 | | 数据连续性 | 不一定连续 | 保证连续可优化SIMD指令 | | 多维度支持 | 仅支持2D | 支持任意维度 | ### 8. 典型应用场景 - 图像存储（灰度图/RGB图/深度图） - 矩阵运算（特征值分解、线性方程组求解） - 机器学习数据容器（特征向量集合） 掌握Mat数据结构的使用，是进行OpenCV图像处理、计算机视觉算法开发的基础核心技能。实际使用中需特别注意数据类型匹配和内存共享机制。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值