我有一个 1024x1024 的浮点矩阵，我想在文件中保留这个矩阵的符号。为此，我想将符号矩阵保留为Matrix of boolean，但我没有这样做。
假设，我的矩阵是：
2.312, 0.232, -2,132
5.754, -4,34, -3.23
-4.34, -1.23, 7.9453
我的输出应该是
1,1,0
1,0,0
0,0,1
由于浮点数是 4Byte，我的矩阵大小是 10^20(1M)，大小是 4MB，布尔值是 1bit，矩阵大小是 1M，我希望 bool mat 在 1Mb=128KB 左右，但是，当我使用 threshold 方法时opencv我的输出文件是1MB，这意味着文件被保存为uchar(8bit)。
我尝试使用 imwrite 但它不起作用。
编辑：我意识到我没有提到速度也是我测试的另一个重要因素。我正在从磁盘加载大约 1000 万个 1K*1K 矩阵。
提前致谢
【问题讨论】：
在 OpenCV 中你可以写
Mat input;
Mat A = (input >= 0);
现在的问题是 OpenCV 没有位图数据类型。所以你能得到的最好的是 Mat1u（无符号字符）。
如果您想节省存储空间，则需要自己动手。例如，您可以使用libpng 写入位深为 1 的 PNG 文件。不幸的是，imwrite 不支持设置该位深（它可以写入位深为 8 和 16 的 PNG）。
如果你想写一个bitdepth为8的压缩PNG，你可以使用imwrite：
std::vector<int> flags;
flags.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
flags.push_back(9); // [0-9] 9 being max compression, default is 3
cv::imwrite("output.png", A, flags);
这将产生最佳的压缩效果。现在您可以使用Imagemagick 将文件大小与以位深度 1 存储的相同图像进行比较：
convert output.png -type Bilevel -define "png:bit-depth=1" -define "png:compression-level=9" output-1b.png
我使用随机示例图像进行了测试（见下文）。
如您所见，在此示例中，压缩的 8 位存储仍然优于未压缩的 1 位存储。
【讨论】：
A = (input >= 0)/255;
sign Mat 转换为 8 位，它会不会很有效，因为imwrite 会压缩我的数据。我想在磁盘中保持矩阵尽可能小，但在 RAM 中保持 8 位是可以的。