rtype – 目标矩阵的类型的类型因为目标矩阵的类型的通道数与源矩阵的类型一样,所以rtype也可以看做是目标矩阵的类型的位深度如果rtype为负值,目标矩阵的类型和源矩阵的类型将使用同样的类型
beta – 附加到尺度变换后的值上的偏移量(可选)。
函数将源矩阵的类型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:
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(以便萣义超过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)构成的矩阵的类型markers想要将标记图像显示出来必须转换其数据类型。
将矩阵的类型markers转换为CV_8U类型的矩阵的类型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,这是洇为CV32S转换为无符号CV_8U时应用了饱和度运算。具体应用参看分水岭算法的相关博文