OpenCV 2.2 API详述：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用于图像处理、计算机视觉任务和深度学习。本篇文档是OpenCV 2.2版本的API参考手册，详细介绍了核心功能模块和常用操作函数。 1. **核心功能与数据结构**： - **CvPoint** 和 **CvPoint2D32f/CvPoint3D32f/CvPoint2D64f/CvPoint3D64f**：这些结构体用于表示二维和三维空间中的点，提供了像素坐标或浮点精确度。 - **CvSize/CvSize2D32f**：用于表示图像的大小或区域，可存储整数或浮点尺寸。 - **CvRect**：矩形结构，包含图像中的左上角坐标和宽度高度，用于表示目标区域或兴趣点。 - **CvScalar**：用于存储单个或多通道的颜色值，如BGR、灰度或浮点值。 2. **数组操作函数**： - **cv::AbsDiff/cv::AbsDiffS**：计算两个矩阵之间的绝对差，以及逐元素的绝对差。 - **cv::Add/cv::AddS/cv::AddWeighted**：执行基本的加法运算，包括简单加法、加权加法等。 - **cv::And/cv::AndS**：逻辑与操作，用于二值图像的比较。 - **cv::Avg/cv::AvgSdv**：计算平均值和标准偏差，可用于统计分析。 - **cv::CalcCovarMatrix**：计算协方差矩阵，用于描述数据集的相关性。 - **cv::CartToPolar**：将笛卡尔坐标转换为极坐标，适用于处理方向和距离信息。 - **cv::Cbrt**：立方根函数，对浮点数进行计算。 - **cv::ClearND**：清空多维数组。 - **cv::CloneImage/Cv::CloneMat/Cv::CloneMatND/Cv::CloneSparseMat**：复制图像或矩阵，提供不同类型的复制方法。 - **cv::Cmp/cv::CmpS**：比较两个矩阵元素，支持多种比较模式。 - **cv::ConvertScale/ConvertScaleAbs/CvtScaleAbs**：进行数值转换，包括缩放和平移操作，通常用于图像调整。 - **cv::Copy/cv::CountNonZero**：复制矩阵内容或计数非零元素。 - **cv::CreateData/Cv::CreateImage/Cv::CreateMat/Cv::CreateMatND/Cv::CreateMatNDHeader/Cv::CreateSparseMat**：创建各种类型的数据结构，如一维、多维数组或稀疏矩阵。 - **cv::CrossProduct**：计算向量的叉积，主要用于计算角度或线性关系。 这些函数涵盖了OpenCV中最基础的数据操作和图像处理步骤，展示了其强大的功能和灵活性，适用于图像处理任务，如边缘检测、特征提取、图像变换和机器学习预处理等。使用这些API时，开发者可以根据具体需求选择合适的方法，实现复杂的图像处理算法。随着OpenCV的不断发展，后续版本还引入了更多高级功能和优化，使得它在计算机视觉领域保持着领先地位。