形式：CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
bit_depth：比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites...
举个例子吧--比如说：
如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对应的就是CV_8。
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S|U|F:
S--代表---signed int---有符号整形
U--代表--unsigned int--无符号整形
F--代表--float---------单精度浮点型
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C<number_of_channels>----代表---一张图片的通道数,比如:
channels = 1：灰度图片--grayImg---是--单通道图像
channels = 3：RGB彩色图像---------是--3通道图像
channels = 4：带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像
可以这么创建Mat类对象：
Mat(int rows, int cols, int _type);
或 Mat(Size size,int _type);
_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.
注意：我们偶尔会发现不带通道数的类型，如：CV_32S,CV_8U等等。
其实，不带通道数的这些类型就是默认通道数为1。
例如，CV_8U就等同于CV_8UC1，CV_32S就等同于CV_32SC1。
参考链接：/questions/14543420/in-opencv-whats-the-difference-between-cv-8u-and-cv-8uc1
imshow函数在显示图像时，会将各种类型的数据都映射到[0, 255]。
如下：
· 如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。
· 如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer，有符号位），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是 [0,255 x 256]映射到[0,255]。
· 如果图像是32位或64位浮点型（32-bit floating-point or 64-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是 [0,1]映射到[0,255]。
如：CV_8U的灰度或BGR图像的颜色分量都在0~255之间。直接imshow可以显示图像。 CV_32F或者CV_64F取值范围为0~1.0，imshow的时候会把图像乘以255后再显示。
