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在OpenCV裏面，許多數據結構為了達到內存使用的最優化，通常都會用它最小上限的空間來分配變量，有的數據結構也會因為圖像文件格式的關系而給予適當的變量，因此需要知道它們聲明的空間大小來配置適當的變量。

一般標準的圖片，為RGB格式它們的大小為8bits格式，範圍為0~255,對一個int空間的類型來說實在是太小，整整浪費了24bits的空間,假設有個640*480的BMP文件空間存儲內存,那整整浪費了640*480*3*(32-8)bits的內存空間,總共浪費了2.6MB!，也就是那 2.6MB內什麽東西都沒存儲，如果今天以8bits的格式來存儲則只使用到0.6MB的內存而已(640*480*3*(8)+54 bits)，因此，對於文件格式的對應是一件很重要的事。

在這邊除了要考慮bits的空間大小外，還要考慮使用類型的正負號的問題，一般的圖像文件是不存在負號的，如果今天即使選則正確的空間大小，可是出現的結果卻是負的，那就功虧一簣了。這裏除了Float及double類型，char，int,short int都是用二的補數表示法,它們不具正負號bit,而Float,double則是用IEEE 754,在第32bit,64bit上有一個正負號bit.

float: 4字節，6-7位有效數字 -3.4E-38 到 3.4E38
double: 8字節，15~16位有效數字 -1.7E-308 到 1.7E308

cvCreateImage()及cvCreateMat()對應

IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_8U
CvMat數據結構參數：CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3，CV_8UC4

2.Signed 8bits
IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_8S
CvMat數據結構參數：CV_8SC1，CV_8SC2，CV_8SC3，CV_8SC4

3.Unsigned 16bits
IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_16U
CvMat數據結構參數：CV_16UC1，CV_16UC2，CV_16UC3，CV_16UC4

4.Signed 16bits
IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_16S
CvMat數據結構參數：CV_16SC1，CV_16SC2，CV_16SC3，CV_16SC4

5.Signed 32bits
IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_32S
CvMat數據結構參數：CV_32SC1，CV_32SC2，CV_32SC3，CV_32SC4

6.Float 32bits

IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_32F
CvMat數據結構參數：CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3，CV_32FC4

7.Double 64bits

CvMat數據結構參數：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3，CV_64FC4

8.Unsigned 1bit

IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_1U

其他變量對應：

1.Signed 64bits

int64

long long

2.Unsigned 64 bits

uint64

unsigned long long

原文來自：http://hi.baidu.com/zle_yuanfang/home

opencv-Mat數據類型及位數總結