opencv学习之矩阵数据类型转换convertTo

函数

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void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;  

参数

m       – 目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸或类型，将被重新分配。

rtype – 目标矩阵的类型。因为目标矩阵的通道数与源矩阵一样，所以rtype也可以看做是目标矩阵的位深度。如果rtype为负值，目标矩阵和源矩阵将使用同样的类型。

alpha – 尺度变换因子（可选）。

beta   – 附加到尺度变换后的值上的偏移量（可选）。

描述

函数将源矩阵中的像素值转换为目标类型。最后会使用溢出保护函数saturate_cast<> ，以避免转换过程中可能出现的溢出。函数执行如下运算：

示例

在应用分水岭算法分割图像时，标记图像为32位有符号整型CV_32S变量（以便定义超过255个标签，每个值标记一类物体，如255标记目标，128标记背景，0标记未知等等）构成的矩阵markers，想要将标记图像显示出来必须转换其数据类型。

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markers.convertTo(tmp,CV_8U,255,255);  

将矩阵markers转换为CV_8U类型的矩阵tmp：tmp(x,y)= markers(x,y)*255+255.这样，将图像做线性变换，使值为-1的像素变为0（-1*255+255=0）。值大于255的像素将赋值为255，这是因为CV32S转换为无符号CV_8U时，应用了饱和度运算。

转载自：http://blog.csdn.net/iracer/article/details/49204147