opencv Mat 显示不同数据类型图像

        单通道float类型Mat在存数据时需要归一化， 即图像数据需要归一化到0~1之间。这是float类型图片的灰度空间。

             比如：

Mat a=Mat::zeros(200,200,CV_32FC1);
	  for(int row=0;row!=a.rows;row++)
		for(int col=0;col!=a.cols;col++)
		{
		a.at<float>(row,col)=0.5;
		}
		imshow(" test ",a);
		waitKey(0);

                        

                            若float数据<0,则会显示为黑色，

Mat a=Mat::zeros(200,200,CV_32FC1);
	for(int row=0;row!=a.rows;row++)
		for(int col=0;col!=a.cols;col++)
		{
		a.at<float>(row,col)=-8;
		}
		imshow(" test ",a);
		waitKey(0);

                   

                             若float数据>1,则会显示为白色。

 Mat a=Mat::zeros(200,200,CV_32FC1);
	for(int row=0;row!=a.rows;row++)
		for(int col=0;col!=a.cols;col++)
		{
		a.at<float>(row,col)=2;
		}
		imshow(" test ",a);
		waitKey(0); 

                   
 

    单通道uchar 类型Mat在显示图片时，Mat数据应在uchar数据范围内，即0~255。  若数据值不在0~255内，则Mat会以256为周期，把数据平移至0~255范围内。  比如 数据为256，则Mat会把数据转化成0，因此显示为黑色。

    <pre name="code" class="html">Mat a=Mat::zeros(200,200,CV_8UC1);
    for(int row=0;row!=a.rows;row++)
         for(int col=0;col!=a.cols;col++)
		{
		a.at<uchar>(row,col)=256;
		}
		imshow(" test ",a);
               waitKey(0);

                             

                                又如数据为-1，则Mat会把数据转换为255，显示全白。

</pre><pre name="code" class="html">Mat a=Mat::zeros(200,200,CV_8UC1);
    for(int row=0;row!=a.rows;row++)
         for(int col=0;col!=a.cols;col++)
		{
		a.at<uchar>(row,col)=-1;
		}
		imshow(" test ",a);
               waitKey(0);

                         

另外，可以用下面这句话实现转换矩阵类型转换和整体元素线性变化。

   

      The method converts source pixel values to the target data type. saturate_cast<> is applied at
    the end to avoid possible overflows:


    f[m(x,y) = saturate \_ cast<rType>( alpha (*this)(x,y) +  eta )f]
    @param m output matrix; if it does not have a proper size or type before the operation, it is
    reallocated.
    @param rtype desired output matrix type or, rather, the depth since the number of channels are the
    same as the input has; if rtype is negative, the output matrix will have the same type as the input.
    @param alpha optional scale factor.
    @param beta optional delta added to the scaled values.

    比如：

          Mat A,B;
	A.convertTo(B,type,a,b);

       // B.(y,x)=A.(y,x)*a+b   

       //关于通道和数据类型:

       //输出矩阵通道（B）和输入矩阵通道(A)一样，type用来决定输出矩阵的数据类型。type =-1 则B将会和A同数据类型，也可根据自己的需要填写别的数据类型,比如CV_8U。