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
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 在opencv裡面,許多資料結構為了達到記憶體使用的最優化,通常都會給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...
OpenCV Mat資料型別及位數總結
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