深度和通道的理解



矩阵数据类型:

–     CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型

E.g.:

CV_8UC1是指一个8位无符号整型单通道矩阵,

CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵

CV_8UC1                   CV_8SC1          CV_16U C1      CV_16SC1
CV_8UC2           CV_8SC2          CV_16UC2       CV_16SC2
CV_8UC3           CV_8SC3          CV_16UC3       CV_16SC3
CV_8UC4           CV_8SC4          CV_16UC4       CV_16SC4
CV_32SC1          CV_32FC1         CV_64FC1
CV_32SC2                 CV_32FC2         CV_64FC2
CV_32SC3                 CV_32FC3         CV_64FC3
CV_32SC4                CV_32FC4          CV_64FC4

 

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。

图片中的深度表示每个值由多少位来存储，是一个精度问题，一般图片是8bit（位）的，则深度是8.

灰度图像上的每一个像素由一个元素构成，而彩色图像可能由3个或者4个基元素构成，每个元素都有自己的定义域，定义域决定他的数据类型，最小的数据类型是char,占用一字节，或者八位，float类型使用四字节，32位。double使用八字节，64位。