OpenCV 2.0 使用手册：核心结构与数组操作

"opencv2.0_使用手册.pdf" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了各种用于图像处理和计算机视觉的算法。这份手册详细介绍了OpenCV 2.0版本中的核心概念、数据结构以及操作数组的方法。 在OpenCV中，基本的数据结构是处理图像和进行计算的基础。以下是其中的一些关键结构： 1. **CvPoint**: 代表二维坐标，包含两个整数(x, y)来表示点的位置。 2. **CvPoint2D32f/CvPoint3D32f**: 类似于CvPoint，但坐标是浮点数，适用于需要更高精度的场景。CvPoint3D32f增加了第三个维度，用于表示三维空间中的点。 3. **CvPoint2D64f/CvPoint3D64f**: 同样表示点，但坐标是双精度浮点数，提供更高的精度，尤其是在进行科学计算时。 4. **CvSize**: 描述矩形或图像的尺寸，包括宽度和高度。 5. **CvSize2D32f**: 类似CvSize，但尺寸是浮点数。 6. **CvRect**: 表示矩形区域，包括左上角的点(CvPoint)和矩形的宽度和高度(CvSize)。 7. **CvScalar**: 用于表示颜色值或其他四分量的数值，例如一个像素的RGB值加上Alpha通道。 8. **CvTermCriteria**: 用于设置迭代终止条件，常用于优化和循环中。 9. **CvMat**: 核心的二维数组结构，用于存储图像数据和其他数组数据。 10. **CvMatND**: 多维数组，可以处理更高维度的数据。 11. **CvSparseMat**: 用于高效存储稀疏数据的结构，适用于大部分元素为零的情况。 12. **IplImage**: 旧版的图像结构，源自Intel的Image Processing Library，但在OpenCV中逐渐被CvMat取代。 13. **CvArr**: 一个通用接口，可以代表CvMat、IplImage等不同类型的数组。 在OpenCV中对数组的操作是非常频繁的，手册中详细描述了以下操作： 1. **初始化**: 包括创建和释放图像、矩阵和多维数组，如`CreateImage`、`CreateMat`、`CreateMatND`等。 2. **头信息管理**: 如`CreateImageHeader`、`ReleaseImageHeader`、`InitMatHeader`等，这些函数用于处理数组的头部信息，不包括数据内存。 3. **数据管理**: `ReleaseData`、`IncRefData`、`DecRefData`用于管理数据的引用计数和释放。 4. **ROI（Region of Interest）和COI（Channel of Interest）**: 可以通过`SetImageROI`、`ResetImageROI`、`GetImageROI`等函数设置和获取感兴趣区域，`SetImageCOI`和`GetImageCOI`则用于处理特定通道。 5. **子数组操作**: 如`GetSubRect`，可以获取数组的一部分作为新的数组。 6. **元素访问**: `GetRow`、`GetCol`等函数用于访问数组的行和列，还有`Set`和`Get`函数用于设置和获取元素值。 7. **克隆和转换**: `CloneImage`、`CloneMat`、`CloneMatND`用于创建数组的副本，而`GetMat`和`GetImage`则用于在不同数据结构之间转换。 以上只是OpenCV 2.0使用手册中的一部分内容，实际的手册还涵盖了更多的函数、算法和图像处理技术，如滤波、特征检测、图像变换、机器学习等。对于开发者来说，理解和熟练使用这些基本数据结构和操作是深入学习OpenCV并构建复杂计算机视觉应用的关键。