Opencv数据类型及返回值

提示：c++复写opencv的python项目，经常在数据类型上崩掉，保留好自己用

矩阵数据类型:
– CV_(S|U|F)C
S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型

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.

1–bit_depth—比特数—代表8bite,16bites,32bites,64bites—举个例子吧–比如说,如
如果你现在创建了一个存储–灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张
灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位–所以它对
应的就是CV_8
2–S|U|F–S–代表—signed int—有符号整形
U–代表–unsigned int–无符号整形
F–代表–float---------单精度浮点型

3–C----代表—一张图片的通道数,比如:
1–灰度图片–grayImg—是–单通道图像
2–RGB彩色图像---------是–3通道图像
3–带Alph通道的RGB图像–是–4通道图像

opencv cv::Mat数据类型总结
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。
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。
opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值：

表头的 C1, C2, C3, C4 指的是通道(Channel)数,例如：

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。