OpenCV 2.2官方手册：全面指南与常用操作

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。