OpenCV對不同圖像深度的處理

      在處理一些需要圖像相加運算的操作時，通常定義
    IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_64F,img->nChannels);
      當處理完成後，需要對原這個IPL_DEPTH_64F深度的圖像進行顯示的時候，就需要做一些轉換。可以用cvScale()這個函數，這個函數主要是對圖像做線性變換。如果不轉換的話，可以發現顯示的圖像是全白的。這是由於IPL_DEPTH_64F類型的圖片顯示範圍爲[0,1]。
    cvMinMaxLoc(dst, &m, &M, NULL, NULL, NULL);
      cvScale(dst, dst, 1.0/(M-m), 1.0*(-m)/(M-m));//圖像數據轉換到[0,1]區間
    這個時候就可以正常的顯示圖像了。當需要在不同深度的圖像之間轉換時，也可以用cvScale()這個函數。這個時候的轉換，中間有個截斷處理過程。比如IPL_DEPTH_64F到IPL_DEPTH_8U，就會把300轉換到255。下面轉一段別人總結的深度顯示範圍。
    測試double型：0.0--1.0之間                           IPL_DEPTH_64F
      測試float型：0.0--1.0之間                              IPL_DEPTH_32F
      測試long型：0--65535之間                             IPL_DEPTH_32S       
      測試short int型：-32768--32767之間                  IPL_DEPTH_16S       
      測試unsigned short int型：0--65535之間              IPL_DEPTH_16U
      測試char型：-128--127之間                            IPL_DEPTH_8S         
      測試unsigned char型：0--255之間                     IPL_DEPTH_8U
      這個時候如果需要保存圖像，請記住要先轉換到IPL_DEPTH_8U的深度。因爲只有8位單通道或者3通道（通道順序爲'BGR' ）纔可以使用cvSaveImage保存。下面貼一段自己測試用的代碼：

      int main(int argc, char ** argv) { IplImage* img = cvLoadImage("lena.bmp",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); IplImage* tmp = cvCloneImage(img); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_64F,img->nChannels); double M,m; cvScale(img,dst,1.0,0.0); cvAdd(dst,dst,dst); cvMinMaxLoc(dst, &m, &M, NULL, NULL, NULL); cout<<"M="<<M<<endl<<"m="<<m<<endl; cvScale(dst,tmp,1.0,0.0); cvScale(dst, dst, 1.0/(M-m), 1.0*(-m)/(M-m));//圖像數據轉換到[0,1]區間 cvMinMaxLoc(dst, &m, &M, NULL, NULL, NULL); cout<<"M="<<M<<endl<<"m="<<m<<endl; cvNamedWindow("img",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("img",img); cvNamedWindow("tmp",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("tmp",tmp); cvNamedWindow("dst",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("dst",dst); cvWaitKey(-1); cvDestroyAllWindows(); cvReleaseImage(&dst); return 0; }