OpenCV 2.2 API详览：关键函数与数据结构

OpenCV API大全是一份详尽的指南，包含了OpenCV 2.2版本中的核心功能及其相关的函数和数据结构。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本手册的主要内容涵盖了OpenCV的核心组件，如基本结构类型、数组操作以及各种图像处理和数学运算函数。 1. **核心功能与数据结构**： - **CvPoint**: 用于表示二维点，包括整型（CvPoint）和浮点型（CvPoint2D32f/CvPoint3D32f/CvPoint2D64f/CvPoint3D64f）。 - **CvSize**: 用于表示矩形的大小，同样有不同精度的浮点版本（CvSize2D32f/CvSize3D32f）。 - **CvRect**: 一个矩形结构，包含位置和大小信息。 - **CvScalar**: 用于存储单一或多个标量值，常用于颜色或亮度等数据。 - **CvTermCriteria**: 指定循环终止条件，通常用于优化算法性能。 2. **数组操作函数**： - **cv::AbsDiff**: 计算两个数组之间的绝对差。 - **cv::AbsDiffS**: 特殊版的绝对差，可能处理单通道或多通道数据。 - **cv::Add**: 数学加法操作，适用于单通道或多通道数组。 - **cv::AddS**: 类似于Add，但可能会进行浮点运算。 - **cv::AddWeighted**: 加权求和，用于融合多源图像。 - **cv::And**: 数字逻辑与操作，用于像素级比较。 - **cv::AndS**: 逻辑与操作，可能支持浮点数。 - **cv::Avg**: 计算数组元素平均值。 - **cv::AvgSdv**: 计算平均值和标准偏差，用于统计分析。 - **cv::CalcCovarMatrix**: 计算协方差矩阵，用于描述变量间的相关性。 - **cv::CartToPolar**: 将笛卡尔坐标转换为极坐标。 - **cv::Cbrt**: 计算立方根，对数值计算有用。 3. **其他数学函数**： - **cv::ClearND**: 清空多维数组。 - **cv::CloneImage/CloneMat**: 复制图像或矩阵，分别对应IplImage和CvMat。 - **cv::CloneMatND/CloneSparseMat**: 复制多维度或稀疏矩阵。 - **cv::Cmp/CmpS**: 像素级比较，基础和有符号版本。 - **cv::ConvertScale/ConvertScaleAbs/CvtScaleAbs**: 数值转换，可能涉及缩放和取绝对值操作。 - **cv::Copy**: 基础复制函数，可以用于多种数据结构。 - **cv::CountNonZero**: 统计非零元素，用于矩阵处理和图像分析。 - **cv::CreateData/CreateImage**: 创建内存分配，用于创建基本图像或数组。 - **cv::CreateMat/CreateMatHeader**: 创建矩阵，包括基本矩阵和带头信息的版本。 - **cv::CreateMatND/CreateMatNDHeader**: 创建多维度矩阵。 - **cv::CreateSparseMat**: 创建稀疏矩阵。 - **cv::CrossProduct**: 计算向量叉积，用于几何计算。 这些函数是OpenCV中最常用的部分，它们构成了实现各种计算机视觉任务的基础。通过深入理解和掌握这些API，开发者可以构建出强大的图像处理和机器视觉应用。学习OpenCV API大全有助于提高编程效率，同时加深对图像处理原理的理解。