OpenCV入门指南：安装与基础结构

"这篇文档是关于OpenCV的入门介绍，由Marvin Smith撰写。OpenCV是一个图像处理库，由Intel创建并由Willow Garage维护。它支持C、C++和Python编程语言，最新版本为2.2。OpenCV是开源且免费的，易于使用和安装。" 在本文档中，作者提供了OpenCV的安装指南。对于MacOSX用户，推荐通过安装MacPorts来获取OpenCV，命令为`sudo port install opencv`。然而，作者警告不要在Linux上使用Synaptic来安装OpenCV，因为那里的版本可能过时（1.2）。对于Linux和Windows用户，建议遵循官方的安装指南，该指南通常会涵盖如何安装必要的依赖库，如ffmpeg、libavformat-dev和libswscale-dev。作者特别强调，必须仔细阅读安装步骤。 接着，文档介绍了OpenCV中的一些基本结构： 1. Point和Point2f：这是表示2D点的对象，包含两个整数坐标x和y。Point对象还提供了几个方法，如`dot()`用于计算与另一个点的点积，以及`inside()`，用于判断点是否在指定矩形内。 2. Size：这是一个2D尺寸结构，通常用于表示图像的宽度和高度。 3. Rect：2D矩形对象，通常用于定义图像中的区域。可以用于裁剪、比较或检测目标。 4. RotatedRect：带有角度的矩形对象，用于处理倾斜的矩形。 5. Mat：核心图像对象，代表了OpenCV中的图像数据。Mat类提供了丰富的操作，如读取、写入、像素访问、图像变换等。 OpenCV的这些基本结构构成了图像处理和计算机视觉算法的基础。例如，Point和Rect可用于定位和测量图像特征，Size用于处理不同尺寸的图像，而Mat则是所有处理的核心，因为它存储了实际的图像数据。了解这些基础，开发者就能开始构建复杂的图像处理和分析程序，包括物体识别、图像分割、特征检测、视频处理等多种应用。OpenCV的强大之处在于它的广泛功能和对多种编程语言的支持，使得开发人员能够根据需求选择最适合的工具进行工作。