方式一、利用 IplImage数据类型转换
1、声明一个 IplImage指针*dst，并进行数据深度转换dst的数据部分在数值上与src的值一致，而其深度转换成了64F。 其中深度指的是每一个像素的位数（bits），在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字，分别代表不同的位数：enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位。
//dst的数据部分在数值上与src的值一致，而其深度转换成了64F，实现由int类型转换到double。
IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(src->width, src->height), IPL_DEPTH_64F, 3);//IplImage类型的*src中存储的是转换前的数据
2、利用 cvConvertScale进行阈值转换，将阈值从0-255转换到0-1
//将输入图像的像素点double类型值域由0-255转换成0-1
cvConvertScale(src, dst, 1.0 / 255, 0);
3、将 IplImage转换成Mat类型
dst_image = cv::cvarrToMat(dst);//dst_image存储转换后的Mat数据
方式二、利用Mat矩阵数据类型转换cv::convertTo函数实现
src.convertTo(src, CV_64FC3, 1.0 / 225);src的数据类型是CV_8UC3
一般图像文件格式使用的是unsigned 8bits，对应的整型数据类型有：CV_8UC1、CV_8UC2,CV_8UC3
其中，CV_8UC3表示3通道8位的unsigned char型。
浮点数据类型说明：
float是32位，对应的CvMat数据结构类型是：CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3；其中，CV_32FC3表示32位的3通道float型
double是64位，对应的CvMat数据结构类型是：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3；其中，CV_64FC3表示64位的3通道double型。
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