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在以下两个场景中使用 OpenCV 时，我们必须事先知道矩阵元素的数据类型：

• 使用 at 方法访问数据元素的时候要指明数据类型
• 做数值运算的时候，比如究竟是整数除法还是浮点数除法。

但面对一大堆代码，我们有时并不清楚当前的矩阵元素究竟是什么类型，这篇文章就是以 cv::Mat 类为例来解决这个问题。

cv::Mat 类的对象有一个成员函数 type() 用来返回矩阵元素的数据类型，返回值是 int 类型，不同的返回值代表不同的类型。OpenCV Reference Manual 中对 type() 的解释如下所示：

Mat::type
C++: int Mat::type() const
The method returns a matrix element type. This is an identifier compatible with the CvMat type system, like CV_16SC3 or 16-bit signed 3-channel array, and so on.

实际的代码如下所示：

cv::Mat haha = cv::Mat::zeros(3,3,CV_64F);
int hahaType = haha.type();
std::cout<<"hahaType = "<

至此，知道了 type() 函数，下一步更关键的就是返回值和具体类型之间的对应关系了。文章《LIST OF MAT TYPE IN OPENCV》对此整理得非常清楚，具体如下表所示：

表头的 C1, C2, C3, C4 指的是通道(Channel)数，比如灰度图像只有 1 个通道，是 C1；JPEG格式 的 RGB 彩色图像就是 3 个通道，是 C3；PNG 格式的彩色图像除了 RGB 3个通道外，还有一个透明度通道，所以是 C4。大家还会发现 7 怎么没有被定义类型，这个可以看 OpenCV 源码，有如下所示的一行，说明 7 是用来给用户自定义的：

#define CV_USRTYPE1 7

如果仅仅是为了在数值计算前明确数据类型，那么看到这里就可以了；如果是要使用 at 方法访问数据元素，那么还需要下面一步。因为以单通道为例，at 方法接受的是 uchar 这样的数据类型，而非 CV_8U。在已知通道数和每个通道数据类型的情况下，指定给 at 方法的数据类型如下表所示：

至此，我们就可以像《OpenCV for Matlab Users (2)》中演示的一样采用如下方式访问图像（矩阵）了

    cv::Vec3b vec3b = img.at(0,0);
    uchar vec3b0 = img.at(0,0)[0];
    uchar vec3b1 = img.at(0,0)[1];
    uchar vec3b2 = img.at(0,0)[2];
    std::cout<<"vec3b = "<
    std::cout<<"vec3b0 = "<<(int)vec3b0<
    std::cout<<"vec3b1 = "<<(int)vec3b1<
    std::cout<<"vec3b2 = "<<(int)vec3b2<

初写于 2015-04-30.
首发于 Yimian Dai's Homepage，转载请注明出处。

参考资料

• LIST OF MAT TYPE IN OPENCV

附录

数据类型及其取值范围

Vec 类的定义

template<typename _Tp, int n> class Vec : public Matx<_Tp, n, 1> {...};
 
typedef Vec2> Vec2b;
typedef Vec3> Vec3b;
typedef Vec4> Vec4b;
 
typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;
 
typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
 
typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;
 
typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
 
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;