本節書摘來自華章計算機《opencv圖像處理》一書中的第2章，第2.1節，作者：［西］葛羅瑞亞·布埃諾·加西亞（gloria bueno garcía）著，更多章節内容可以通路雲栖社群“華章計算機”公衆号檢視
opencv中的基本資料類型是mat，用來存儲圖像。總體上講，一幅圖像被儲存為一個頭加上一個包含像素資料的記憶體區。圖像有若幹個通道。灰階圖像有一個通道，而彩色圖像通常有紅、綠和藍三個構成成分（但是opencv以其逆序，即藍、綠和紅來存儲這三個分量），還可以使用第四個透明度（alpha）通道。可以用img.channels()擷取一幅img圖像的通道數。
使用若幹個位來存儲一幅圖像的每個像素，這被稱為圖像深度（image depth）。對于灰階圖像，像素通常存儲為8位，是以允許256個灰階級（從整數值0到255）。對于彩色圖像，每個像素存儲為3個位元組，每個顔色通道占用一個位元組。某些操作必須以浮點格式存儲像素。可以使用img.depth()擷取圖像深度，其傳回值是：
cv_8u，8位無符号整數（0～255）
cv_8s，8位有符号整數（-128～127）
cv_16u，16位無符号整數（0～65?535）
cv_16s，16位有符号整數（-32?768～32?767）
cv_32s，32位有符号整數（-2?147?483?648～2?147?483?647）
cv_32f，32位浮點數
cv_64f，64位浮點數
注意，對于灰階圖像和彩色圖像，最常見的圖像深度是cv_8u。使用方法convertto可以将一種圖像深度轉換為另一種圖像深度：
在浮點圖像上進行操作（即像素值是數學運算的結果）是很常見的。如果使用imshow()顯示這幅圖像，将不會看到任何有意義的内容。在這種情況下，必須将像素轉換到0～255整數範圍。函數convertto實作一種線性變換并有兩個額外的參數alpha和beta，分别表示增加一個尺度因子和一個增量值。這意味着每個像素p被轉
換為：
newp = alpha*p + beta
它可以用來正确地顯示浮點圖像。假設img圖像有最小值m和最大值m（參考下面的代碼，看看如何擷取這些值），則我們可以使用：
這些代碼将結果圖像值的範圍映射到0～255範圍。圖2-1顯示了運作該代碼的
結果。
使用行屬性和列屬性可以擷取圖像的大小。還有一個size屬性可獲得二者：
除了圖像本身，其他資料類型都很常見，請參考表2-1：
其中某些類型有附加操作。例如，可以檢查一個點是否位于一個矩形内：
這裡的參數p和參數r分别是點（二維）和矩形。注意，在任何情況下，表2-1并不是非常完備的；opencv的相關方法提供了更多的支撐結構。