PythonOpenCV-Numpy数据类型和用法

1. Numpy支持的数据类型

数据类型	含义
np.bool_	布尔值，存储为字节
np.byte	由平台定义
np.ubyte	由平台定义
np.short	由平台定义
np.ushort	由平台定义
np.intc	由平台定义
np.uintc	由平台定义
np.int_	由平台定义
np.uint	由平台定义
np.longlong	由平台定义
np.ulonglong	由平台定义
np.halt/np.float16	半精度浮点数，1位符号、5位指数、10位尾数
np.single	平台定义的单精度浮点数：通常为1位符号、8位指数、23位尾数
np.double	平台定义的双精度浮点数：通常为1位符号、11位指数、52位尾数
np.longdouble	平台定义的扩展精度浮点数
np.scingle	复数，由两个单精度浮点数（实部和虚部）表示
np.cdouble	复数，由两个双精度浮点数（实部和虚部）表示
np.clongdouble	复数，由两个扩展精度浮点数（实部和虚部）表示

 

2. 表示固定大小的数据类型别名

数据类型别名	含义
np.int8	带符号的8位整数（-128~127）
np.int16	带符号的16位整数（-32768~32767）
np.int32	带符号的32位整数（-2^31~2^31-1）
np.int64	带符号的64位整数（-2^63~2^63-1）
np.uint8	无符号的8位整数（0~255）
np.uint16	无符号的16位整数（0~65535）
np.uint32	无符号的32位整数（0~2^32-1）
np.uint64	无符号的64位整数（0~2^64-1）
np.intp	用于索引的整数
np.uintp	足够大以容纳指针的整数
np.float32	32位单精度浮点数
np.float64、np.float_	与Python的float类型的精度匹配
np.complex64	复数，由两个32位浮点数（实部和虚部）表示
np.complex128、np.complex_	与Python的complex类型的精度匹配

 

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笔者说明：

　　该笔记来源于本人学习Python + OpenCv时的资料，

　　分享出来只是为了供大家学习，并且为了自己以后想要用的时候方便寻找。

时间：2023年3月17日

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