OpenCV 2.2 API详解：核心功能与常用操作

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的开源计算机视觉和机器学习库，提供了一系列强大的API接口用于图像处理、计算机视觉任务以及机器学习应用。本篇文章主要涵盖了OpenCV v2.2版本的API参考手册，详细列出了核心功能模块中的各类数据结构和操作函数。 1. **基本数据结构**： - `CvPoint`：表示二维点，用于像素坐标，如(x, y)。 - `CvPoint2D32f`和`CvPoint3D32f`：分别为单精度浮点型二维和三维点。 - `CvPoint2D64f`和`CvPoint3D64f`：双精度浮点型点，适用于更精确的计算。 - `CvSize`：表示矩形区域的大小，通常用于表示图像或窗口的尺寸。 - `CvRect`：矩形结构，包含左上角和右下角坐标，常用于区域定位。 - `CvScalar`：一个用于存储颜色或标量值的一维数组，支持不同通道的数据类型。 2. **数组操作函数**： - `cv::AbsDiff` 和 `cv::AbsDiffS`：执行绝对差值操作，用于比较两个矩阵的元素差异。 - `cv::Add` 和 `cv::AddS`：进行简单加法，以及带有权重的加法。 - `cv::AddWeighted`：按权重线性组合多个输入矩阵。 - `cv::And` 和 `cv::AndS`：位与操作，应用于二进制图像处理。 - `cv::Avg` 和 `cv::AvgSdv`：计算平均值和标准偏差。 - `cv::CalcCovarMatrix`：计算协方差矩阵，用于统计分析。 - `cv::CartToPolar`：将笛卡尔坐标转换为极坐标。 - `cv::Cbrt`：立方根函数，用于计算非负数的三次方根。 - `cv::ClearND`：清空多维数组。 - `cv::CloneImage` 和 `cv::CloneMat`：复制图像或矩阵。 - `cv::Copy`：深度复制数据到新矩阵。 - `cv::CountNonZero`：计算矩阵中非零元素的数量。 - `cv::CreateData`：创建新数据结构，但具体用法未详。 - `cv::CreateImage` 和 `cv::CreateImageHeader`：创建图像数据和头文件，用于初始化图像对象。 - `cv::CreateMat` 和 `cv::CreateMatHeader`：创建一维、二维或多维矩阵及其头文件。 - `cv::CreateMatND` 和 `cv::CreateMatNDHeader`：创建多维度矩阵。 - `cv::CreateSparseMat`：创建稀疏矩阵。 - `cv::CrossProduct`：计算两个向量的叉积，主要用于二维空间。 - `cv::CvtScaleAbs`：缩放和绝对值转换，可能是对矩阵元素进行标准化的一种方法。 这些API提供了丰富的功能，涵盖了图像处理基础（如点和矩形操作）、数学运算（如绝对值和立方根）、数组操作（如加法和复制）、统计分析（如计算均值和协方差）、几何变换（如坐标转换）以及稀疏矩阵的处理。通过深入理解和使用这些API，开发人员可以构建各种计算机视觉应用，如物体检测、图像识别、特征提取等。随着版本更新，OpenCV的API可能有所扩展和改进，但核心原理和功能框架大致保持不变。