学习OpenCV——CV_8UC1、CV_16UC1、CV_32FC1等对应的整数值及计算方法（一）

学习OpenCV——CV_8UC1、CV_16UC1、CV_32FC1等对应的整数值及计算方法（一）

  • 1.代码段
  • 2.计算方法举例
  • 3.直接给出其余对应结果

1.代码段

以下取自OpenCV文档

#define 	CV_BIG_INT(n)   
#define 	CV_BIG_UINT(n)   
#define 	CV_CN_MAX   512
#define 	CV_CN_SHIFT   3
#define 	CV_DEPTH_MAX   (1 << CV_CN_SHIFT)
#define 	CV_8U   0
#define 	CV_8S   1
#define 	CV_16U   2
#define 	CV_16S   3
#define 	CV_32S   4
#define 	CV_32F   5
#define 	CV_64F   6
#define 	CV_USRTYPE1   7
#define 	CV_MAT_DEPTH_MASK   (CV_DEPTH_MAX - 1)
#define 	CV_MAT_DEPTH(flags)   ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)
#define 	CV_MAKETYPE(depth, cn)   (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
#define 	CV_MAKE_TYPE   CV_MAKETYPE
#define 	CV_8UC1   CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define 	CV_8UC2   CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define 	CV_8UC3   CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define 	CV_8UC4   CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define 	CV_8UC(n)   CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))
#define 	CV_8SC1   CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define 	CV_8SC2   CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define 	CV_8SC3   CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define 	CV_8SC4   CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define 	CV_8SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))
#define 	CV_16UC1   CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define 	CV_16UC2   CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define 	CV_16UC3   CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define 	CV_16UC4   CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define 	CV_16UC(n)   CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))
#define 	CV_16SC1   CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define 	CV_16SC2   CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define 	CV_16SC3   CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define 	CV_16SC4   CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define 	CV_16SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))
#define 	CV_32SC1   CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define 	CV_32SC2   CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define 	CV_32SC3   CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define 	CV_32SC4   CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define 	CV_32SC(n)   CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))
#define 	CV_32FC1   CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define 	CV_32FC2   CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define 	CV_32FC3   CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define 	CV_32FC4   CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define 	CV_32FC(n)   CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))
#define 	CV_64FC1   CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define 	CV_64FC2   CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define 	CV_64FC3   CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define 	CV_64FC4   CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define 	CV_64FC(n)   CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))

2.计算方法举例

根据提供的宏定义，CV_8UC1 是通过 CV_MAKETYPE 宏定义的一个数据类型标识符，它结合了数据深度 CV_8U 和通道数 1。

1）首先，需要知道 CV_8U 和 CV_CN_SHIFT 的值。
根据代码：
CV_8U 表示8位无符号整数，对应的整数值是 0。
CV_CN_SHIFT 表示通道数的位移量，其值是 3。

2）CV_MAT_DEPTH_MASK 是用来获取数据深度的掩码，它定义为 (1 << CV_CN_SHIFT) - 1。
根据 CV_CN_SHIFT 的值，CV_MAT_DEPTH_MASK 计算如下：
1 << CV_CN_SHIFT = 1 << 3 = 8
(1 << CV_CN_SHIFT) - 1 = 8 - 1 = 7
所以，CV_MAT_DEPTH_MASK 的值是 7。

3）使用 CV_MAKETYPE 宏来计算 CV_8UC1 的整数值：

CV_MAKETYPE(CV_8U, 1) = (CV_MAT_DEPTH(CV_8U) + ((1 - 1) << CV_CN_SHIFT))
由于 CV_8U 对应的整数值是 0，并且 1 - 1 等于 0，
所以：
CV_MAKETYPE(0, 0) = (0 + (0 << 3))
左移操作 0 << 3 的结果仍然是 0，因为任何数左移0位都保持不变。
所以：
CV_MAKETYPE(0, 0) = 0 + 0 = 0
因此，CV_8UC1 对应的整数值是 0。这意味着它表示一个8位单通道图像，其中单通道（灰度图像）的数据类型是无符号整数。

说明：
根据提供的代码，CV_MAKETYPE(depth, cn) 宏的定义如下：
#define CV_MAKETYPE(depth, cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
其中，CV_MAT_DEPTH(depth) 是一个提取数据类型深度的宏，而 ((cn)-1) << CV_CN_SHIFT) 计算的是通道数部分的值。

根据之前的讨论，我们知道：

CV_CN_SHIFT 是通道数在数据类型标识符中左移的位数。
CV_MAT_DEPTH(depth) 是数据类型深度的掩码，它是 CV_DEPTH_MAX - 1，而 CV_DEPTH_MAX 是 (1 << CV_CN_SHIFT)。
假设 CV_CN_SHIFT 的值为 3，那么 CV_MAT_DEPTH_MASK 将会是 1 << CV_CN_SHIFT - 1，即 7。这意味着数据类型深度占据了标识符的低3位，而通道数占据了接下来的几位。

现在，再让我们计算一些具体的例子：

CV_8UC1：8位无符号整数，单通道。

深度：CV_8U 对应的整数值（假设为 0）。
通道数：1 - 1 左移 CV_CN_SHIFT 位，即 0 左移 3 位，结果还是 0。
结果：0 + 0 = 0
CV_8UC2：8位无符号整数，双通道。

深度：CV_8U 对应的整数值（假设为 0）。
通道数：(2 - 1) << 3 = 1 << 3 = 8。
结果：0 + 8 = 8
CV_8UC3：8位无符号整数，三通道。

深度：CV_8U 对应的整数值（假设为 0）。
通道数：(3 - 1) << 3 = 2 << 3 = 16。
结果：0 + 16 = 16
以此类推，对于 CV_8UC(n)，其整数值计算为：

结果：CV_8U 的值 + (n - 1) << CV_CN_SHIFT

3.直接给出其余对应结果

对于无符号16位整数类型（CV_16U）：
CV_16UC1 = CV_16U + ((1-1) << CV_CN_SHIFT) = 2 + (0 << 3) = 2
CV_16UC2 = CV_16U + ((2-1) << CV_CN_SHIFT) = 2 + (1 << 3) = 2 + 8 = 10
CV_16UC3 = CV_16U + ((3-1) << CV_CN_SHIFT) = 2 + (2 << 3) = 2 + 16 = 18
CV_16UC4 = CV_16U + ((4-1) << CV_CN_SHIFT) = 2 + (3 << 3) = 2 + 24 = 26
CV_16UC(n) 是一个通用宏，对于任意 n，其计算方式为 2 + ((n-1) << 3)
对于有符号16位整数类型（CV_16S）：
CV_16SC1 = CV_16S + ((1-1) << CV_CN_SHIFT) = 3 + (0 << 3) = 3
CV_16SC2 = CV_16S + ((2-1) << CV_CN_SHIFT) = 3 + (1 << 3) = 3 + 8 = 11
CV_16SC3 = CV_16S + ((3-1) << CV_CN_SHIFT) = 3 + (2 << 3) = 3 + 16 = 19
CV_16SC4 = CV_16S + ((4-1) << CV_CN_SHIFT) = 3 + (3 << 3) = 3 + 24 = 27
CV_16SC(n) 对于任意 n，其计算方式为 3 + ((n-1) << 3)
对于32位有符号整数类型（CV_32S）：
CV_32SC1 = CV_32S + ((1-1) << CV_CN_SHIFT) = 4 + (0 << 3) = 4
CV_32SC2 = CV_32S + ((2-1) << CV_CN_SHIFT) = 4 + (1 << 3) = 4 + 8 = 12
CV_32SC3 = CV_32S + ((3-1) << CV_CN_SHIFT) = 4 + (2 << 3) = 4 + 16 = 20
CV_32SC4 = CV_32S + ((4-1) << CV_CN_SHIFT) = 4 + (3 << 3) = 4 + 24 = 28
CV_32SC(n) 对于任意 n，其计算方式为 4 + ((n-1) << 3)
对于32位浮点数类型（CV_32F）：
CV_32FC1 = CV_32F + ((1-1) << CV_CN_SHIFT) = 5 + (0 << 3) = 5
CV_32FC2 = CV_32F + ((2-1) << CV_CN_SHIFT) = 5 + (1 << 3) = 5 + 8 = 13
CV_32FC3 = CV_32F + ((3-1) << CV_CN_SHIFT) = 5 + (2 << 3) = 5 + 16 = 21
CV_32FC4 = CV_32F + ((4-1) << CV_CN_SHIFT) = 5 + (3 << 3) = 5 + 24 = 29
CV_32FC(n) 对于任意 n，其计算方式为 5 + ((n-1) << 3)
对于64位浮点数类型（CV_64F）：
CV_64FC1 = CV_64F + ((1-1) << CV_CN_SHIFT) = 6 + (0 << 3) = 6
CV_64FC2 = CV_64F + ((2-1) << CV_CN_SHIFT) = 6 + (1 << 3) = 6 + 8 = 14
CV_64FC3 = CV_64F + ((3-1) << CV_CN_SHIFT) = 6 + (2 << 3) = 6 + 16 = 22
CV_64FC4 = CV_64F + ((4-1) << CV_CN_SHIFT) = 6 + (3 << 3) = 6 + 24 = 30
CV_64FC(n) 对于任意 n，其计算方式为 6 + ((n-1) << 3)

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