转载自博主@马卫飞 https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/51221259

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

1. --bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---比如说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

3. U--代表--unsigned int--无符号整形

4. F--代表--float-------单精度浮点型

5. --C<number_of_channels>----代表---一张图片的通道数,比如:

6. number_of_channels=1--灰度图片--grayImg---是--单通道图像

7. number_of_channels=2--RGB彩色图像------是--3通道图像

8. number_of_channels=3--带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像

例如

//载入原始图像lena.jpg

Mat srcImg=imread("lena.jpg",1);

//创建一个和原始图像srcImg高和宽一致的8位无符号单通道的灰度图片容器,并且初始化图片为白色255

1、Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1,Scalar(255)); 显示为白色

imshow("原始图",srcImg);
   imshow("灰度图",grayImg);

2、Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1,Scalar(0));

Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3,Scalar(0));

显示都为黑色

、

3、Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3,Scalar(255)); 显示为蓝色