OpenCV2中文参考手册：图像处理与计算机视觉

"OpenCV2 参考手册是关于计算机视觉库OpenCV 2.4.7.0版本的详细使用指南，包含了丰富的函数及使用方法，旨在帮助开发者理解和应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的跨平台库，用于实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别。本参考手册覆盖了OpenCV的核心功能和高级特性，是开发者的重要参考资料。 1. **核心功能(Core Functionality)** - **基本结构(Basic Structures)**: 包括如IplImage和CvMat这样的数据结构，它们是OpenCV中的基础元素，用于表示和操作图像。 - **基本C结构与操作(Basic C Structures and Operations)**: 提供了对图像数据的基本操作，如拷贝、比较、转换等。 - **动态结构(Dynamic Structures)**: 如CvSeq和CvSet，用于处理动态数据集合，如序列和图形结构。 - **数组操作(Operations on Arrays)**: 提供了对多维数组的处理，包括矩阵运算、图像滤波、颜色空间转换等。 - **绘图函数(Drawing Functions)**: 支持在图像上绘制线条、矩形、圆等图形，用于可视化和调试。 - **XML/YAML持久化(XML/YAMLPersistence)**: 支持保存和加载配置、模型等数据到XML或YAML文件中。 - **OpenGL兼容性(OpenGL interoperability)**: 提供与OpenGL的接口，可以结合图形硬件加速进行图像处理。 2. **图像处理(imgproc)** - **图像过滤(Image Filtering)**: 包括各种滤波器，如高斯滤波、中值滤波、 sobel边缘检测等，用于平滑图像或检测特征。 - **几何图像变换(Geometric Image Transformations)**: 包括缩放、旋转、平移、仿射变换等，用于改变图像的几何形状。 - **其他图像变换(Miscellaneous Image Transformations)**: 涵盖直方图均衡化、光照校正、形态学操作等。 - **直方图(Histograms)**: 支持图像的直方图计算和直方图匹配，用于分析图像的亮度和色彩分布。 - **结构分析与形状描述符(Structural Analysis and Shape Descriptors)**: 用于识别和描述图像中的形状特征。 - **运动分析与目标跟踪(Motion Analysis and Object Tracking)**: 提供了多种算法来追踪图像中的物体。 3. **高级GUI和媒体I/O(highgui)** - **用户界面(User Interface)**: 提供了创建简单图形用户界面的函数，如窗口管理和事件处理。 - **读写图像和视频(Reading and Writing Images and Video)**: 支持多种图像和视频格式的读取和保存。 - **Qt新功能(Qt New Functions)**: 与Qt库集成，提供更高级的GUI功能。 4. **视频分析(video)** - **运动分析与对象跟踪(Motion Analysis and Object Tracking)**: 在这一章节中，进一步深入探讨了视频流中的运动分析和跟踪技术。 5. **相机标定与三维重建(calib3d)** - **相机标定(Camera Calibration and 3D Reconstruction)**: 提供了用于计算相机内参和外参的方法，以及进行立体视觉和深度感知的算法。 OpenCV2参考手册是开发人员实现各种图像处理和计算机视觉任务的宝典，无论你是新手还是有经验的开发者，都可以从中找到你需要的信息和解决方案。通过深入学习和实践手册中的内容，你可以熟练掌握OpenCV，并利用其强大功能来解决实际问题。