Mat: CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4 有符号8bit整型:Signed 8bits char -128~127 IplImage: IPL_DEPTH_8S Mat: CV_8SC1,CV_8SC2,CV_8SC3,CV_8SC4 无符号16bit整型:Unsigned 16bits ushort 0~65535 IplImage: IPL_DEPTH_16U Mat: CV_16UC1,CV_16UC2,CV_16UC3,CV_16UC4 有符号1...
CvMat数据结构参数:CV_8SC1,CV_8SC2,CV_8SC3,CV_8SC4 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 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 5.Signed...
CV_32FC1则表示存取的数据是32位float数据,C是Channel,表示1通道。如果是double数据,写出CV_64FC1。 如果是存取图片数据,因为像素信息在0~255之间,可以用8位无符号表示,所以可以写出CV_8UC1(灰白图片)或CV_8UC3(彩色图片) Mat featureMat = Mat(Size(columnNumber, rowNumber), CV_32FC1); 1. 如果我们...
定义的方式如下:CV_(位数)+(数据类型)+(通道数) 如CV_32FC1表示32位float型数据,有如下类型 CV_8UC1 CV_8UC2 CV_8UC3 CV_8UC4 CV_8SC1 CV_8SC2 CV_8SC3 CV_8SC4 CV_16UC1 CV_16UC2 CV_16UC3 CV_16UC4 CV_16SC1 CV_16SC2 CV_16SC3 CV_16SC4 CV_32SC1 CV_32SC2 CV_32SC3 CV_3...
C.16位无符号字符型 CV_16UC1,CV_16UC2,CV_16UC3,CV_16UC4; 范围 0~65535;Unsigned 16bits D.16位字符型 CV_16SC1,CV_16SC2,CV_16SC3,CV_16SC4; 范围 -32768~32767;Signed 16bits E.32位字符型 CV_32SC1,CV_32SC2,CV_32SC3,CV_32SC4; 范围 -2147483648~2147483647;Signed 16bits ...
Matimg(480,640,CV_16UC1); 就是创建一个640*480的16位深的单通道Mat对象。CV_8UC3自然就是最常见的8位3通道图(即255的RGB图像)。 当然最常用的是用opencv读入一张本地图像,此时自动就是一个Mat对象,但有时我们需要像python里的numpy那样方便地转换Mat对象的数据类型,numpy里可以这样操作 ...
CV_16UC1 //16U代表16位无符号整形,C1代表单通道 而float 是32位的,对应CvMat数据结构参数就是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3... double是64bits,对应CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3等。 其中,通道表示每个点能存放多少个数,类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值,即三通道的。
你会想你上面代码不是输入的new Scalar(300)嘛,为什么最后输出结果全是255,这就验证了我们之前定义的矩阵的CVTYPE为8UC1,他只能表示0-255的数,如果你想要表示300,你就必须把申请的矩阵大小翻倍,申请为16UC1,这个一定要在之后的矩阵运算中注意一下。
这个是很多人问过我的问题,OpenCV中默认加载图像imread函数的返回是通道顺序为BGR色彩色图像,范围是0~255之间,数据类型是CV_8UC的每个通道占一个字节。但是实际上我们在图像处理过程把像素值看成了数据对待,数据处理与计算过程中就会产生各种浮点数据、正数或者负数,如果我们不对字节数据进行提前转换就会导致精度丢失问题...
elem是element(元素)的缩写,表示矩阵中每一个元素的数据大小,如果Mat中的数据类型是CV_8UC1,那么elemSize=1;如果是CV_8UC3或CV_8SC3,那么elemSize=3;如果是CV_16UC3或者CV_16SC3,那么elemSize=6;即elemSize是以8位(一个字节)为一个单位,乘以通道数和8位的整数倍; ...