opencv 数据结构

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，有许多重要的数据结构用于操作图像和处理计算机视觉任务。

以下是一些常见的OpenCV数据结构：

1. Mat：Mat是OpenCV中最基本的图像容器，用于存储和操作图像。它可以表示单通道或多通道的图像，并且可以进行各种像素级的操作。

2. Point和Point2f：Point和Point2f分别表示二维的整型坐标和浮点型坐标。它们通常用于表示像素位置或图像中的特征点。

3. Rect：Rect用于表示矩形区域，其中包括矩形的左上角坐标以及宽度和高度。

4. Size：Size用于表示矩形区域的尺寸，包括宽度和高度。

5. Scalar：Scalar用于表示颜色或灰度值。它可以包含1到4个元素，分别对应于灰度图像、单通道图像和多通道图像中的颜色通道。

6. KeyPoint：KeyPoint用于表示图像中的关键点，包括坐标、尺度、方向等信息。

7. DMatch：DMatch用于表示两幅图像中的匹配点对，包括特征点的索引和距离等信息。

这些数据结构在OpenCV中被广泛应用于图像处理、特征提取、目标检测等计算机视觉任务中。通过使用这些数据结构，可以方便地处理和操作图像及其相关信息。