OpenCV 2.2参考手册：核心功能与数组操作

"OpenCV manual v2.2 是一个针对OpenCV 2.2版本的参考手册，适合作为学习和查阅OpenCV的工具书。手册内容详尽，包括核心功能、基本结构以及数组操作等多个方面的API引用。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。在OpenCV 2.2的手册中，我们可以找到以下几个关键知识点： 1. **核心功能**：这部分涵盖了OpenCV的基础结构和操作，是理解和使用OpenCV的基础。 - **基本结构**： - `CvPoint`：表示2D坐标点。 - `CvPoint2D32f`和`CvPoint3D32f`：浮点数表示的2D和3D点。 - `CvPoint2D64f`和`CvPoint3D64f`：双精度浮点数表示的2D和3D点。 - `CvSize`：表示图像的尺寸或矩形区域大小。 - `CvSize2D32f`：浮点数表示的尺寸。 - `CvRect`：矩形区域，通常用于定义图像中的感兴趣区域。 - `CvScalar`：表示4个元素的标量值，常用于颜色表示。 - `CvTermCriteria`：定义迭代终止条件，如达到特定精度或迭代次数。 - **数组操作**： - `cv::AbsDiff` 和 `cv::AbsDiffS`：计算两个数组之间的绝对差。 - `cv::Add` 和 `cv::AddS`：执行数组加法操作，包括向量加法和标量加法。 - `cv::AddWeighted`：加权相加，常用于图像混合。 - `cv::And` 和 `cv::AndS`：进行位与操作，常用于掩码处理。 - `cv::Avg` 和 `cv::AvgSdv`：计算数组的平均值和标准差。 - `cv::CalcCovarMatrix`：计算样本协方差矩阵。 - `cv::CartToPolar`：将笛卡尔坐标转换为极坐标。 - `cv::Cbrt`：计算立方根。 - `cv::ClearND`：清除多维数组的指定元素。 - `cv::Clone...` 函数：创建数组的深拷贝，包括图像、矩阵等。 - `cv::Cmp` 和 `cv::CmpS`：进行比较操作，如大于、小于等。 - `cv::ConvertScale` 和 `cv::ConvertScaleAbs`：转换数组元素的数值类型和缩放值。 - `cv::CvtScaleAbs`：转换并归一化数组元素。 - `cv::Copy`：复制数组，如图像的拷贝。 - `cv::CountNonZero`：统计数组中非零元素的数量。 - `cv::Create...` 函数：用于创建各种数据结构，如矩阵、图像、稀疏矩阵等。 - `cv::CrossProduct`：计算向量的叉积。 2. **数据结构**： - `CvMat`：二维密集矩阵，用于存储图像数据和其他数值数据。 - `CvMatND`：多维密集矩阵。 - `CvSparseMat`：多维稀疏矩阵，用于存储稀疏数据。 - `IplImage`：旧式的ipl图像结构，OpenCV早期版本中使用。 - `CvArr`：通用数据结构接口，可以代表`CvMat`、`IplImage`或其他OpenCV数据结构。 这些函数和数据结构构成了OpenCV的核心，允许开发者进行图像处理、特征检测、物体识别等多种计算机视觉任务。通过这个手册，开发者能够快速查找和理解OpenCV的功能，并应用到实际项目中。