OpenCV 2.2官方手册:全面指南与常用操作

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OpenCV Reference Manual v2.2是针对OpenCV 2.2版本的官方详细指南,该版本标志着Mat数据结构向多维支持的转变。此手册是当时最实用的OpenCV参考资料,包含了核心功能的全面介绍以及对关键数据结构和函数的深入解析。 一、OpenCV核心功能 1. 基本结构: - `CvPoint`:用于表示二维坐标,包含x和y两个整数成分。 - `CvPoint2D32f`:浮点型二维点,适用于需要高精度的场景。 - `CvPoint3D32f`和`CvPoint3D64f`:三维空间中的浮点点,分别代表32位和64位精度。 - `CvSize`:表示矩形区域的尺寸,包括宽度和高度。 - `CvSize2D32f`和`CvRect`:同样有浮点类型,用于处理像素级别的精确度。 - `CvScalar`:用于存储一个或多个标量值,可用于颜色通道、权重等应用。 - `CvTermCriteria`:定义算法停止条件,如最大迭代次数或指定的精度阈值。 2. 数组操作: - `cv::AbsDiff`和`cv::AbsDiffS`:计算绝对差值,分别处理整型和浮点型数组。 - `cv::Add`和`cv::AddS`:基本的加法操作,`cv::AddWeighted`则支持加权求和。 - `cv::And`和`cv::AndS`:位与操作,用于处理二进制图像。 - `cv::Avg`和`cv::AvgSdv`:计算平均值和标准偏差。 - `cv::CalcCovarMatrix`:计算协方差矩阵,用于统计分析。 - `cv::CartToPolar`:将直角坐标转换为极坐标。 - `cv::Cbrt`:立方根函数,适用于数值计算。 - `cv::ClearND`:清除指定维度的数据元素。 - `cv::CloneImage`和`cv::CloneMat`:复制图像和矩阵。 - `cv::ConvertScale`和`cv::ConvertScaleAbs`:进行线性转换和归一化。 - `cv::CvtScaleAbs`:转换并取绝对值,常见于图像处理中的灰度处理。 - `cv::Copy`:浅拷贝和深拷贝数组。 - `cv::CountNonZero`:统计非零元素的数量。 - `cv::CreateData`:创建新的数据结构。 - `cv::CreateImage`和`cv::CreateImageHeader`:创建常规图像和预分配内存。 - `cv::CreateMat`和`cv::CreateMatHeader`:创建矩阵,包含基本矩阵和头部信息。 - `cv::CreateMatND`和`cv::CreateMatNDHeader`:创建多维矩阵及其头部。 - `cv::CreateSparseMat`:创建稀疏矩阵。 - `cv::CrossProduct`:计算两个向量的叉积。 - `CvvtColor`:用于颜色空间转换,如BGR到灰度或RGB。 这些函数是OpenCV编程的核心组成部分,理解它们的工作原理和适用场景对于开发基于OpenCV的计算机视觉和机器学习应用至关重要。随着OpenCV版本的更新,后续的手册可能提供了更多优化和扩展的功能,但v2.2的这份手册仍为理解和学习早期OpenCV提供了坚实的基础。