OpenCV2 计算机视觉编程手册：核心概念与函数解析

"本书是关于OpenCV2的计算机视觉编程手册，涵盖了OpenCV库的基础结构、数组操作、动态结构、绘图函数、数据保存、错误处理等多个方面，旨在帮助读者理解和运用OpenCV进行图像处理和计算机视觉应用开发。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。在《opencv2计算机视觉编程手册》中，作者深入浅出地介绍了OpenCV2的核心概念和技术。 1. **基础结构**：这部分内容可能包括OpenCV的基本数据结构，如IPLImage和CvMat，以及后来引入的更现代的Mat类，它们是OpenCV中存储图像和数组的主要方式。Mat类支持高效的数据操作，并且可以方便地与其他C++容器集成。 2. **数组操作**：这涉及到对图像或数组进行的各种基本操作，如初始化、获取元素、拷贝、填充、变换、置换、算术运算、逻辑运算、比较、统计、线性代数运算、数学函数、随机数生成和离散变换。这些操作是图像处理和计算机视觉算法的基础。 3. **动态结构**：内存存储、序列、集合、图和树等数据结构在处理复杂任务时非常有用，例如图像分割、物体识别和路径规划。 4. **绘图函数**：OpenCV提供了用于在窗口上绘制线条、形状、文本、点集和轮廓的函数，这对于可视化和调试算法至关重要。 5. **数据保存和运行时类型信息**：文件存储功能允许将处理结果或中间数据保存到文件，而运行时类型信息则有助于在程序运行时动态地确定对象的类型，以实现更灵活的代码设计。 6. **其他混合函数**：这部分可能涵盖不归类于以上类别的各种函数，如图像处理特定的滤波器、特征检测和匹配算法等。 7. **错误处理和系统函数**：OpenCV提供错误处理机制，便于开发者捕获和处理程序运行中的错误。系统函数则涉及与操作系统交互的部分，如读写文件、显示图像等。 8. **函数列表**：书中应该还包含一个完整的函数列表，方便读者查找和引用特定功能。 9. **点和坐标结构**：CvPoint、CvPoint2D32f和CvPoint3D32f是表示点坐标的关键数据结构，分别用于二维整数、二维浮点和三维浮点坐标。这些结构在计算几何、图像定位和变换中扮演重要角色。 通过深入学习这本书，读者不仅可以掌握OpenCV2的基本用法，还能了解计算机视觉领域的核心概念，从而能够开发出自己的图像处理和视觉应用。