在计算机视觉中，数据类型之所以重要，是因为它直接影响图像如何被算法存储、处理和解释。图像通常表示为数值数组，而数据类型（例如 uint8、float32）的选择决定了这些值的范围、精度和内存占用。例如，8 位无符号整数（uint8）可以表示 0 到 255 的像素值，这与标准的 RGB 图像格式一致。使用 float32 类型可以表示小数和更宽的动态范围，这对于神经网络中的归一化或中间计算等操作至关重要。选择错误的数据类型可能导致错误，例如溢出（例如，uint8 中值超过 255）或计算过程中精度丢失。
数据类型还会影响内存使用和计算效率。uint8 图像每个通道使用一个字节，便于存储和传输。相比之下，float32 图像每个像素需要四倍的内存。对于大型数据集或高分辨率图像，这种差异非常显著。例如，使用三个 float32 通道在 4K 图像（3840x2160 像素）上训练模型，每张图像大约需要 100 MB，而 uint8 则将其降至约 25 MB。此外，GPU 等硬件加速器针对特定数据类型进行了优化。使用 float16 或混合精度训练可以利用现代 GPU 中的张量核心加速推理，但这需要仔细处理以避免下溢或舍入误差。
最后，在集成库或框架时，数据类型的兼容性至关重要。例如，OpenCV 的边缘检测等函数通常需要 uint8 图像，而 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架需要将 float32 输入归一化到特定范围（例如 [0, 1] 或 [-1, 1]）。类型不匹配可能导致静默失败或结果错误。例如，在不缩放到 float32 的情况下将 uint8 值直接输入神经网络，可能会将像素值 255 视为比 1.0 大 255 倍的值，从而导致预测偏差。同样，输出类型也很重要：分割掩码通常是用于类别标签的 int32，而深度估计模型则输出 float32 距离。正确的数据类型处理确保了预处理、模型推理和后处理阶段的数据流正确无误。