OpenCV 2.4.2官方参考手册：核心技术与图像处理

"这是一本关于OpenCV 2.4.2版本的官方英文参考手册，涵盖了该开源计算机视觉库的基础功能、图像处理、高级GUI和媒体I/O、视频分析、相机标定与3D重建以及2D特征框架等多个方面。" OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个广泛使用的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的C++函数，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习。手册的1.1章节介绍了API的概念，这是理解OpenCV编程基础的重要部分，包括如何使用不同的模块和函数来实现特定任务。 核心功能在2.x版本中被分为`core`模块，包括基本结构（如Mat矩阵类）、基本C结构和操作（如IplImage和CvMat），以及动态结构（如vector和smart pointer）。这些是构建OpenCV应用的基础，涉及数组操作、内存管理以及数据结构的创建和使用。 `imgproc`模块负责图像处理，包括图像滤波、几何变换（如旋转、缩放和平移）、其他图像转换（如色彩空间转换）、直方图计算和形状描述符等。这个模块提供了许多常用的图像处理算法，对图像特征的提取和处理非常关键。 高级GUI和媒体I/O(`highgui`)模块提供了一个简单易用的界面来读取、显示和保存图像和视频，以及用户界面功能。4.1章节介绍了如何创建窗口、显示图像以及处理用户输入。4.2章节则涵盖了读写图片和视频的基本操作，使得开发者能够轻松地在程序中集成多媒体内容。 视频分析(`video`)模块在5.x版本中处理运动分析和目标追踪，提供了跟踪算法和运动估计方法，对于监控、行为识别等领域具有重要意义。 相机标定与3D重建(`calib3d`)是6.x章节的重点，它包括了相机内参和外参的估计，以及立体视觉和单应性几何等3D重建技术，这对于机器人导航、增强现实和3D建模等应用至关重要。 最后，2D特征框架(`features2d`)7.x章节介绍了特征检测和描述，如SIFT、SURF等，这些是物体识别和图像匹配的关键技术。 这本OpenCV 2.4.2参考手册详尽地阐述了OpenCV的核心功能和高级特性，是开发者、研究人员和学生深入理解和使用OpenCV的宝贵资源。