OpenCV学习笔记
OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个跨平台的计算机视觉库。其在图像处理。计算机视觉以及模式识别等都有很多的应用领域。
OpenCV的基本数据结构
OpenCV提供了很多种基本数据结构。虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都很简单。可以在“。。。/OpenCV
/cxcore/include”目录下的cvtypes.h文件中查看其详细定义。
数据类型中最简单的就是CvPoint。CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。
CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height。如果希望使用浮点类型，则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。
CvRect类型派生于CvPoint和CvSize，它包含4个数据成员：x，y，width和height。(正如你所想的那样，该类型是一个复合类型)。
下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型，当内存不是问题时，CvScalar经常用来代替1，2或者3个实数成员(在这个情况下，不需要的分量被忽略)。CvScalar有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。
OpenCV数据结构图
cvScalar是一个特殊的例子：它有3个构造函数。第一个是cvScalar()，它需要一个、两个、三个或者四个参数并将这些参数传递给数组val[]中的相应元素。第二个构造函数是cvRealScalar()，它需要一个参数，它被传递给给val[0]，而val[]数组别的值被赋为0。最后一个有所变化的是cvScalarAll()，它需要一个参数并且val[]中的4个元素都会设置为这个参数。
矩阵和图像类型
主要的是两种IplImage和CvMat。
一、新建一个二维矩阵的例程具有以下原型：
cvMat*cvCreateMat(introws,intcols,inttype);
这里type可以是任何预定义类型，预定义类型的结构如下：CV_(S
U
F)C。于是，矩阵的元素可以是32位浮点型数据(CV_32FC1)，或者是无符号的8位三元组的整型数据(CV_8UC3)，或者是无数的其他类型的元素。
二、IplImage
在OpenCV解释和处理图像的方式中，width和height这两个变量很重要，其次是depth和nchannals。
对于深度值depth有下面几种类型：
通道数nChannels可取的值是1，2，3或4。
随后两个重要成员是origin和dataOrder。origin变量可以有两种取值：IPL_ORIGIN_TL或者IPL_ORIGIN_BL，分别设置坐标原点的位置于图像的左上角或者左下角。
dataOrder取值可以是IPL_DATA_ORDER_PIXEL或IPL_DATA_ORDER_PLANE，前者指明数据是将像素点不同通道的值交错排在一起(这是常用的交错排列方式)，后者是把所有像素同通道值排在一起，形成通道平面，再把平面排列起来。
最后还有一个实用的重要参数——感兴趣的区域(ROI)，实际上它是另一个IPL/IPP结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset，yOffset，height，width和coi成员变量，其中COI代表channelofinterest(感兴趣的通道)。ROI的思想是：一旦设定ROI，通常作用于整幅图像的函数便会只对ROI所表示的子图像进行操作。如果IplImage变量中设置了ROI，则所有的OpenCV函数就会使用该ROI变量。如果COI被设置成非0值，则对该图像的操作就只作用于被指定的通道上了。不幸的是，许多OpenCV函数都忽略参数COI。
文章内容来源IT问道,感谢名为mpp_king博主的分享，点击原文可看博客内容。
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