OpenCV 3.0参考手册：图像处理与计算机视觉

"OpenCV 3.0.0 官方参考手册，英文版，包含OpenCV核心功能、图像处理、图像编码解码、媒体I/O等模块的详细API和概念介绍。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习和计算机视觉等领域。本参考手册详细介绍了OpenCV 3.0.0版本的各个部分，包括基础结构、核心功能、图像处理、图像编码解码以及媒体I/O等关键模块。 1. **API概念**： OpenCV API 提供了一系列接口供开发者使用，这些接口涵盖了从基本数据结构到复杂图像处理算法的各种功能。API设计注重性能和易用性，使得开发者能够高效地实现计算机视觉任务。 2. **核心功能（core）**： - **基本结构**：包括如`Mat`这样的数据结构，用于表示多维数组，是OpenCV中处理图像和其他数据的基础。 - **命令行解析器**：帮助处理命令行参数，方便在程序中使用。 - **基本C结构和操作**：提供了与图像数据交互的基本操作。 - **动态结构**：支持动态创建和修改的数据结构，如`vector`和`Matx`。 - **数组操作**：包括对图像数据进行各种数学和逻辑运算。 - **XML/YAML持久化**：存储和加载配置或模型参数。 - **聚类**：例如K-means算法，用于将数据分组。 - **辅助和系统函数及宏**：提供通用工具和优化。 - **OpenGL互操作性**：允许在OpenCV和OpenGL之间交换数据，提升图形处理性能。 - **Intel IPP异步转换器**：利用Intel的集成性能包进行高效计算。 - **优化算法**：如Levenberg-Marquardt算法，用于非线性最小二乘问题。 3. **图像处理（imgproc）**： - **图像过滤**：包括模糊、锐化、边缘检测等操作。 - **几何图像变换**：如旋转、缩放、平移和仿射变换。 - **其他图像变换**：比如直方图均衡化、色彩空间转换等。 - **绘图函数**：绘制线条、形状、文本等，用于可视化和调试。 - **颜色映射**：提供多种颜色映射表，用于显示和分析图像。 - **描述符**：用于图像特征描述，如SIFT、SURF等。 - **直方图**：计算和分析图像的颜色或灰度分布。 - **结构分析和形状描述符**：识别和比较形状。 - **运动分析和对象跟踪**：如光流法、卡尔曼滤波器等。 - **特征检测**：如角点检测、边缘检测等。 - **对象检测**：使用Haar特征、HOG等方法进行物体检测。 4. **图像编码解码（imgcodecs）**： - **读写图像**：支持多种图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP等，提供读取和保存图像的功能。 5. **媒体I/O（videoio）**： - **读写视频**：处理视频流，包括打开、读取、写入和关闭视频文件。 6. **highgui**（高级GUI）： 部分未列出，通常包括图形用户界面组件，如窗口管理、图像显示和用户交互。 这本手册不仅涵盖了OpenCV的核心功能，还提供了大量的示例代码和详细的解释，对于开发者来说是一份非常宝贵的资源，无论是在学术研究还是实际应用中，都能为理解和使用OpenCV提供强有力的支持。