OpenCV裏面的許多數據結構爲了達到內存使用的最優化，通常都會給它最小上限的空間來分配變量。舉個例子，一般標準的圖片爲RGB格式，它們的格式爲每一個通道（R/G/B）的大小爲8bits，範圍爲0~255。假如每一個通道都爲int類型，那麼一個通道整整浪費了24bits的空間；假設有個640*480的BMP文件存儲在內存，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內什麼東西都沒存儲；如果今天以8bits的格式來存儲則只使用到0.6MB的內存而已，即(640*480*3*(8)+54 bits)，因此，選取與文件格式對應的數據類型是十分重要的。
除了要考慮數據類型的位數外，還要考慮數據類型的正負號的問題。一般的圖像文件中的數據是不存在負號的。圖像中的數據類型除了float及double外，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標準，他們分別在第32bit和64bit上有一個正負號位。
附：float類型佔用4字節，精度達6-7位有效數字，表示範圍爲-3.4E38 到 3.4E38；double類型佔用8字節，精度達15~16位有效數字，表示範圍爲-1.79E308 到 1.79E308。
下面以IplImage和CvMat這兩種opencv中常見的圖像類型爲例子，他們對應的創建函數分別爲cvCreateImage()和cvCreateMat()，來介紹opencv圖像中的數據類型：
1、unsigned integer：8bits，範圍爲0~255（一般的圖像文件格式使用的大小）
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 integer：8bits，範圍爲-128~127
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 integer：16bits，範圍爲0~65535
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 integer：16bits，範圍爲-32768~32767
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 integer：32bits，範圍爲-2147483648~2147483647
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，範圍爲1.18*10^-38~3.40*10^38
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，範圍爲2.23*10^-308~1.79*10^308
CvMat數據結構參數：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3，CV_64FC4
8、unsigned：1bit，範圍爲0~1
IplImage數據結構參數：IPL_DEPTH_1U；
此外64bits的signed integer，即int64或者long long；64bits的unsigned integer，即uint64或者unsigned long long。
