opencv库函数手册

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数以百计的计算机视觉算法。OpenCV库函数手册是一本为初学者准备的参考指南，它详细解释了OpenCV中众多函数的功能和用法。以下是对该手册中提及的关键知识点的详细说明。 ### 基础结构 1. **CvPoint**：这是一个用于二维点的结构体，通常用于像素级别的坐标引用。 2. **CvPoint2D32f/CvPoint3D32f**：分别是三维空间中的点结构，32位浮点表示。 3. **CvPoint2D64f/CvPoint3D64f**：与上述相似，但使用64位浮点表示，提供更高的精度。 4. **CvSize/CvSize2D32f**：表示图像或矩阵的尺寸。 5. **CvRect**：定义了一个矩形区域。 6. **CvScalar**：用于表示多维数组中单个像素值的结构。 7. **CvTermCriteria**：定义了算法的终止条件，比如迭代次数或精确度。 8. **CvMat/CvMatND/CvSparseMat/IplImage/CvArr**：这些是不同类型的矩阵结构，CvArr是所有OpenCV数组类型的根结构。 ### 数组操作 1. **cv::Add / cv::AddWeighted**：数组的加法和加权加法。 2. **cv::And / cv::Or / cv::Not**：位运算操作，用于对图像的每个像素位进行逻辑运算。 3. **cv::Avg / cv::AvgSdv**：计算数组的平均值和标准偏差。 4. **cv::CalcCovarMatrix**：计算矩阵的协方差。 5. **cv::CartToPolar**：将笛卡尔坐标转换为极坐标。 6. **cv::Cmp / cv::CmpS**：比较两个数组的元素，并根据比较结果进行标记。 7. **cv::ConvertScale / cv::ConvertScaleAbs**：转换数组的数据类型，并可能执行缩放和偏差操作。 8. **cv::Copy / cv::CopyTo**：复制数组或其一部分。 9. **cv::CountNonZero**：计算非零元素的数量。 10. **cv::DotProduct**：计算两个向量的点积。 11. **cv::DCT / cv::DFT**：执行离散余弦变换和离散傅立叶变换，广泛用于信号处理。 12. **cv::Flip**：翻转数组。 13. **cv::GEMM**：执行矩阵乘法。 14. **cv::Get?D**：获取数组的某种维度信息。 15. **cv::GetElemType**：获取数组元素的数据类型。 16. **cv::GetImage / cv::GetImageCOI / cv::GetImageROI**：获取图像，以及感兴趣区域（ROI）。 17. **cv::IncRefData / cv::DecRefData**：增加或减少引用计数，管理资源。 18. **cv::InitImageHeader / cv::InitMatHeader / cv::InitMatNDHeader**：初始化图像或矩阵的头部信息。 19. **cv::Invert**：求矩阵的逆。 20. **cv::LUT**：查找表，用于图像颜色转换或查找数据。 21. **cv::Log**：计算数组元素的自然对数。 22. **cv::Mahalanobis**：计算两个随机向量间的马氏距离。 23. **cv::Max / cv::Min**：数组元素的最大值和最小值。 24. **cv::Merge**：合并多个单通道数组为一个多通道数组。 25. **cv::Mirror**：将图像或数组沿垂直或水平轴翻转。 26. **cv::MixChannels**：复制指定的通道。 27. **cv::Mul**：数组元素的乘法。 28. **cv::MulSpectrums**：计算两个频谱的乘积。 29. **cv::MulTransposed**：计算矩阵与它的转置的乘积。 30. **cv::Norm**：计算数组的范数，用于衡量数组的大小。 31. **cv::PerspectiveTransform**：进行透视变换，用于图像重映射。 32. **cv::Repeat**：重复数组，扩展图像尺寸。 ### 图像处理和计算机视觉算法 以上列出的函数和结构体是OpenCV库中用于图像处理和计算机视觉任务的基本工具。从图像的创建、修改到更复杂的算法，如DFT变换、矩阵运算、图像翻转和变换、像素操作，乃至更高级的计算机视觉算法如马氏距离、DCT变换等。 在学习和使用OpenCV的过程中，理解这些基础结构和函数至关重要，它们是实现计算机视觉项目的基石。掌握这些函数的使用，可以帮助开发者进行图像处理、特征检测、摄像机标定、立体视觉、物体识别、视频分析等计算机视觉相关的任务。通过OpenCV库函数手册，初学者能够快速定位到具体函数的使用方法和应用场景，为深入学习和实践计算机视觉打下坚实的基础。