OpenCV2.2核心功能API详解

"OpenCV2.2_API_接口" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法，适用于各种应用，如图像分析、识别、机器学习等。OpenCV2.2版本的API接口提供了丰富的函数和数据结构，方便开发者进行图像处理和计算机视觉任务。 核心功能主要集中在以下几个方面： 1. **基本结构**：OpenCV定义了一系列基本的数据结构来表示图像、点、尺寸、矩形等。例如： - `CvPoint` 用于表示二维点，有整数坐标版本（`CvPoint`）和浮点数坐标版本（`CvPoint2D32f`和`CvPoint2D64f`）。 - `CvSize` 表示图像的尺寸，同样有整数和浮点数版本（`CvSize`和`CvSize2D32f`）。 - `CvRect` 用于表示图像中的矩形区域。 - `CvScalar` 是一个四元素的向量，通常用来表示颜色或者其他的标量值。 - `CvTermCriteria` 用于设置迭代终止条件，例如在优化或搜索算法中。 2. **数组操作**：OpenCV提供了一系列操作数组（如图像数据）的函数，包括： - `cv::AbsDiff` 和 `cv::AbsDiffS` 计算两个数组或一个数组与常数之间的绝对差。 - `cv::Add`、`cv::AddS` 和 `cv::AddWeighted` 实现数组的加法操作，包括常数加法和加权加法。 - `cv::And` 和 `cv::AndS` 执行按位逻辑与操作。 - `cv::Avg` 计算数组的平均值，`cv::AvgSdv` 计算平均值和标准差。 - `cv::CalcCovarMatrix` 计算样本的协方差矩阵。 - `cv::CartToPolar` 将笛卡尔坐标转换为极坐标。 - `cv::Cbrt` 计算数组元素的立方根。 - `cv::ClearND` 清除多维数组的指定元素。 3. **数据结构**：OpenCV支持多种数据结构，如： - `CvMat` 是二维连续数组，常用于表示图像。 - `CvMatND` 处理多维数组。 - `CvSparseMat` 用于稀疏矩阵操作，节省存储空间。 - `IplImage` 是旧版接口中的图像结构，虽然在OpenCV2.2中仍可用，但已逐渐被`CvMat`和`cv::Mat`取代。 - `CvArr` 是一个抽象基类，可以是任何OpenCV支持的数据类型。 4. **其他操作**：还包括像矩阵拷贝、转换、比较、归一化等操作： - `cv::CloneImage`、`cv::CloneMat`、`cv::CloneMatND` 和 `cv::CloneSparseMat` 分别用于克隆图像和不同类型的矩阵。 - `cv::Cmp` 和 `cv::CmpS` 进行比较操作，如大于、小于等。 - `cv::ConvertScale`、`cv::ConvertScaleAbs` 和 `cv::CvtScaleAbs` 用于缩放和转换数组数据，包括转换为绝对值。 - `cv::Copy` 复制数组或图像。 - `cv::CountNonZero` 统计数组中非零元素的数量。 - `cv::CreateData`、`cv::CreateImage`、`cv::CreateImageHeader`、`cv::CreateMat`、`cv::CreateMatHeader`、`cv::CreateMatND`、`cv::CreateMatNDHeader` 和 `cv::CreateSparseMat` 用于创建OpenCV的各种数据结构实例。 - `cv::CrossProduct` 计算向量的叉乘。 这些函数和数据结构构成了OpenCV的核心，使得开发者能够高效地处理图像数据，执行各种复杂的计算机视觉任务。在实际应用中，开发者可以根据需求选择合适的函数组合，实现图像处理、特征检测、物体识别等功能。OpenCV的灵活性和广泛的功能使其成为计算机视觉领域的重要工具。