OpenCV Mat資料型別及位數總結

2022-06-14 21:18:10 字數 2426 閱讀 1081

前 言

opencv中很多資料結構為了達到記憶體使用的最優化,通常都會用它最小上限的空間來分配變數,有的資料結構也會因為影象檔案格式的關係而給予適當的變數,因此需要知道它們宣告的空間大小來配置適當的變數。一 般標準的,為rgb格式它們的大小為8bits格式,範圍為0~255,對乙個int空間的型別來說實在是太小,整整浪費了24bits的空間,假設有個640480的bmp檔案空間儲存記憶體,那整整浪費了6404803(32-8)bits的記憶體空間,總共浪費了2.6mb!,也就是那 2.6mb內什麼東西都沒儲存,如果今天以8bits的格式來儲存則只使用到0.6mb的記憶體而已(6404803*(8)+54 bits),因此,對於檔案格式的對應是一件很重要的事.

在這邊除了要考慮bits的空間大小外,還要考慮使用型別的正負號的問題,一般的影象檔案是不存在負號的,如果今天即使選則正確的空間大小,可是出現的結果卻是負的,那就功虧一簣了。這裡除了float及double型別,char,int,short int都是用二的補數表示法,它們不具正負號bit,而float,double則是用ieee 754,在第32bit,64bit上有乙個正負號bit.

具體內容

float: 4位元組,6-7位有效數字 -3.4e-38 到 3.4e38

double: 8位元組,15~16位有效數字 -1.7e-308 到 1.7e308

cvcreateimage()及cvcreatemat()對應

1.unsigned 8bits(一般的影象檔案格式使用的大小)

iplimage資料結構引數:ipl_depth_8u

cvmat資料結構引數:cv_8uc1,cv_8uc2,cv_8uc3,cv_8uc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_8s

cvmat資料結構引數:cv_8sc1,cv_8sc2,cv_8sc3,cv_8sc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_16u

cvmat資料結構引數:cv_16uc1,cv_16uc2,cv_16uc3,cv_16uc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_16s

cvmat資料結構引數:cv_16sc1,cv_16sc2,cv_16sc3,cv_16sc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_32s

cvmat資料結構引數:cv_32sc1,cv_32sc2,cv_32sc3,cv_32sc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_32f

cvmat資料結構引數:cv_32fc1,cv_32fc2,cv_32fc3,cv_32fc4

cvmat資料結構引數:cv_64fc1,cv_64fc2,cv_64fc3,cv_64fc4

iplimage資料結構引數:ipl_depth_1u

其他變數對應

1.signed 64bits

int64

long long

2.unsigned 64 bits

uint64

unsigned long long

參考:

OpenCV mat資料型別及位數

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