《opencv实用探索·四》Mat图像数据类型转换和归一化显示

一种数据类型转为另一种数据类型，不改变图像大小，但每个像素值可能会变

src.convertTo(dst, type, scale, shift);

Scale和shitf默认为0（这两个参数也相当于对比度和亮度）

现在有个8位图像，把8位转成32位

可以看到像素大小没变，但位深度变了，8位无符号情况下的图像像素值超过255就溢出，但转成32位就不会溢出。

scale为1.0/255，shitf默认为0


像素值的计算过程为：mat2(191*(1.0/255), 127*(1.0/255), 63*(1.0/255), 0)

scale为1.0/255，shitf为-1

像素值的计算过程为：mat2(191*(1.0/255)-1, 127*(1.0/255)-1, 63*(1.0/255)-1, -1)

我们知道16为无符号像素范围为0-65535，现在有个八位图像Img，像素值是255，转到十六位

img.convertTo(img, CV_16U); 

img像素值还是255，但会出现一个现象：
原来8为的时候像素值是255，但图像显示都很正常，现在转到16位，像素值依旧255，但这时候图像显示基本全黑，这是为啥？

因为8位的时候像素范围是0-255，最亮的像素点大小即为255，当然可以正常显示，但16位范围0-65535，最亮点在65535，255相比65535可以忽略不计，所以图像基本全黑，这时候想要正常显示需要做归一化处理normalize

把0-255扩大到0-65535，这时候能正常显示图像。

转成32位需要注意的是：
32F图像显示范围为0-1，img.convertTo(img, CV_32F); 8位255值转32位依旧255，但32位图像显示范围0-1，超过1就是全白，这时候需要把32位图像归一化处理。

normalize(img,img, 0, 1, NORM_MINMAX); 

img范围0-1，类型32位不变。
注意：不能直接把高位往低位转，比如16位转8位，低于255的不变，高于的全部转位255，数据的实际信息会丢失．如果设置为很大的值，数据丢失的会更大。
注意：归一化不会改变图像位深度，之前是16位，之后也是16位