opencv 数据结构
时间: 2023-10-16 09:10:12 浏览: 59
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。
相关问题
opencv数据结构
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多用于处理图像和视频的函数和数据结构。在OpenCV中,有几个常用的数据结构,包括Rect、Point和Size。
Rect是一个矩形的数据结构,用于表示一个矩形区域的位置和大小。可以使用Rect类的构造函数来创建一个矩形对象,例如Rect rect(x, y, width, height)。可以使用矩形对象来定义感兴趣区域(ROI),并在图像上绘制矩形。
Point是一个点的数据结构,用于表示一个二维坐标。可以使用Point类的构造函数来创建一个点对象,例如Point point(x, y)。可以使用点对象进行各种数学运算,例如加法、减法和乘法。
Size是一个尺寸的数据结构,用于表示一个二维区域的宽度和高度。可以使用Size类的构造函数来创建一个尺寸对象,例如Size size(width, height)。可以使用尺寸对象来定义图像的大小或区域的大小。
这些数据结构在OpenCV中广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中,例如图像裁剪、目标检测和特征提取等。通过使用这些数据结构,可以方便地操作和处理图像和视频数据。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [opencv的基本数据结构](https://blog.csdn.net/zlh869642570/article/details/75333223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [OpenCV的数据结构](https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/130404036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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opencv常见的数据结构
在OpenCV中,常见的数据结构包括cv::Mat和cv::InputArray和cv::OutputArray。cv::Mat是OpenCV中最基础和核心的数据结构,用于表示和处理图像,它可以存储图像的像素数据以及其他相关信息。cv::InputArray和cv::OutputArray是用于输入和输出图像数据的代理类,它们可以接受不同类型的输入和输出数据,并且可以方便地在不同的函数之间传递图像数据。另外,在较早的版本中(opencv2),也可以使用cvMat结构来描述图像数据,但这通常被认为是过渡阶段,现在更常用的是cv::Mat。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Opencv图像数据结构剖析](https://blog.csdn.net/jiyanglin/article/details/120691404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [OpenCV实战(2)——OpenCV核心数据结构](https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/126692582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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