OpenCV 2.0 使用手册：核心概念与数组操作

"OPENCV 2.0使用手册" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，提供了丰富的功能，用于图像处理、计算机视觉和机器学习任务。本手册是针对OpenCV 2.0版本的，旨在帮助用户理解和使用其核心功能。 在OpenCV中，基础数据结构是构建所有操作的基础。以下是一些关键结构： 1. 基本结构： - CvPoint：表示2D坐标点，包含x和y两个整数坐标。 - CvPoint2D32f和CvPoint3D32f：浮点数表示的2D和3D坐标点，用于更精确的计算。 - CvPoint2D64f和CvPoint3D64f：双精度浮点数表示的2D和3D坐标点，适用于需要更高精度的场景。 - CvSize：表示图像的宽度和高度，可用于定义矩形或其他尺寸。 - CvSize2D32f：浮点数表示的尺寸，通常用于描述带有浮点数边长的区域。 - CvRect：表示矩形区域，包含左上角坐标和宽度与高度。 - CvScalar：用于表示单一颜色值，常用于像素操作。 - CvTermCriteria：终止准则，用于迭代过程如最优化或跟踪时设定停止条件。 2. 数组操作： - CvMat：二维数组，类似于矩阵，是OpenCV中的基本数据结构，用于存储图像和其他多维数据。 - CvMatND：多维数组，扩展了CvMat，可以处理更多维的数据。 - CvSparseMat：稀疏矩阵，用于存储大量零元素的高效数据结构。 - IplImage：旧版的图像数据结构，源自Intel的IPP库，但在OpenCV 3.x后逐渐被CvMat和后来的cv::Mat取代。 - CvArr：抽象基类，用于表示各种OpenCV数据结构，如CvMat和IplImage。 3. 数组操作方法： - 初始化：包括创建、释放、初始化和复制图像及矩阵。如`CreateImage`、`CreateMat`等。 - 元素访问与子数组操作：如获取子矩形、行或列，以及设置和获取ROI（感兴趣区域）。 - 数据引用计数：通过`DecRefData`和`IncRefData`管理数据的引用计数，控制内存的释放。 OpenCV 2.0手册还涵盖了矩阵和图像的基本操作，例如分配、拷贝、初始化、修改元素、访问子数组，以及转换和内存管理。此外，它可能还会涉及图像处理函数，如滤波、特征检测、变换、色彩空间转换等，以及机器学习算法的接口，如支持向量机（SVM）、Adaboost和Haar特征分类器。 这份手册是学习和使用OpenCV 2.0进行图像处理和计算机视觉项目的重要参考资料，它详细介绍了库的核心概念和操作，能够帮助开发者快速掌握OpenCV并应用到实际项目中。