OpenCV 3.0.0-dev Reference Manual: Core Functionality and Image ...

"OpenCV2函数手册英文版" 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。这份手册是关于OpenCV2版本的，主要介绍了其核心功能、图像处理、高级GUI和媒体I/O以及视频分析等方面的内容。 1. 核心功能（core.TheCoreFunctionality） - 基本结构（Basic Structures）：这部分涵盖了OpenCV中基础的数据结构，如Mat矩阵类，用于存储图像数据。 - 命令行解析器（CommandLineParser）：提供了处理命令行参数的工具，便于在命令行环境下使用OpenCV程序。 - 基本C结构和操作（Basic C Structures and Operations）：介绍了与C接口相关的数据结构和操作，例如IplImage和CvSeq。 - 动态结构（Dynamic Structures）：包括如vector、list等动态大小的数据结构，用于存储图像对象或特征点等。 - 数组操作（Operations on Arrays）：提供了对多维数组进行各种数学和逻辑运算的函数。 - 绘图函数（Drawing Functions）：允许开发者在图像上绘制线条、矩形、文本等图形元素。 - XML/YAML持久化（XML/YAMLPersistence）：支持将图像、模型或其他数据保存为XML或YAML格式，便于存储和加载。 - 聚类（Clustering）：如K-Means算法，用于将数据分组到不同的类别中。 - 实用和系统函数及宏（Utility and System Functions and Macros）：提供了一些通用的辅助函数和宏定义，如错误处理和调试工具。 - OpenGL互操作性（OpenGL interoperability）：允许OpenCV与OpenGL库一起使用，实现高性能的图形渲染。 - Intel® IPP异步C/C++转换器（Intel® IPP Asynchronous C/C++ Converters）：利用Intel的集成性能部件库加速处理。 2. 图像处理（imgproc.ImageProcessing） - 图像滤波（Image Filtering）：包括各种滤波操作，如高斯滤波、中值滤波、 Sobel算子等，用于平滑图像或检测边缘。 - 几何图像变换（Geometric Image Transformations）：如旋转、缩放、仿射变换等，改变图像的几何形状。 - 其他图像变换（Miscellaneous Image Transformations）：涵盖色彩空间转换、直方图均衡化等非几何变换操作。 - 直方图（Histograms）：用于统计图像像素的分布，常用于色彩分析或对比度增强。 - 结构分析和形状描述符（Structural Analysis and Shape Descriptors）：用于识别和描述图像中的形状特征。 - 运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking）：提供追踪运动物体的算法，如光流法。 - 特征检测（Feature Detection）：包括角点检测、SIFT、SURF等特征点检测方法，用于图像匹配和识别。 - 目标检测（Object Detection）：如Haar级联分类器，用于人脸识别和物体检测。 3. 高级GUI和媒体I/O（highgui.High-level GUI and Media I/O） - 用户界面（User Interface）：提供创建简单图形用户界面的函数，如显示图像、设置窗口、处理用户事件等。 - 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写入。 - Qt新功能（Qt New Functions）：针对使用Qt库的开发者，提供了与Qt框架集成的接口。 4. 视频分析（video.VideoAnalysis） - 运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking）：这部分进一步探讨了视频中的运动分析和目标跟踪算法。 OpenCV2函数手册详细阐述了这些功能的使用方法和原理，对于开发基于OpenCV的图像处理和计算机视觉应用具有很高的参考价值。通过这份手册，开发者可以学习如何利用OpenCV进行复杂的图像处理任务，包括但不限于图像滤波、特征检测、目标识别和跟踪等。