OpenCV mat数据类型及位数(转载）

最新推荐文章于 2025-09-10 16:34:05 发布

weixin_30835933

最新推荐文章于 2025-09-10 16:34:05 发布

阅读量69

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/yxy8023/archive/2011/04/08/2009261.html

本文详细介绍了OpenCV中不同数据类型对应的内存使用情况，包括各种整型、浮点型和双精度浮点型数据的内存占用及其有效数字范围。通过对比不同格式的图片存储方式，强调了合理选择数据类型对于内存优化的重要性。

写在前面：

因为之前想对cvMat对象的数据域直接用memcpy赋值，就涉及到数据域数据类型的问题，找了很久找到这篇基础知识，泪流满面。因为在找到它之前，我一气之下按自己要求自己写了一个Mat，扩展性显然不如cvMat，而且不能用openCV的算法，我想，在实在顶不住的时候，写一个MatConvertcvMat的函数解决下这个问题。嘿嘿~~结论，基础知识一定要扎实。

总结得不错的一篇文章：

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,通常都会给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,如果今天即使选对空间,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)