OpenCV2.4.3学习笔记——Basic Structure

OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，它包含了丰富的数据结构和函数，用于图像处理、计算机视觉算法的实现。在OpenCV中，基础的数据结构对于理解和操作图像至关重要。这篇"OpenCV2.4.3学习笔记——Basic Structure"主要探讨了OpenCV中的基本数据类型和结构，包括`DataType`，以及与之相关的`Vec`、`Mat`、`Point_`等。 `DataType`是一个模板类，用于封装OpenCV支持的各种原始数据类型，如`char`、`bool`、`signed char`、`unsigned short`等。`DataType`为这些类型提供了元数据，如位深度（`bit-depth`）、通道数（`channels`）和数据格式（`fmt`）。例如，`uchar`类型对应`CV_8UC1`，表示8位无符号单通道数据。`DataType`的一个关键作用是允许用户创建OpenCV兼容的数据类型，即使它们不是OpenCV内建的。例如，通过`DataType<float>::type`可以创建一个30x40的浮点矩阵。 `Vec`是另一个常用的数据结构，用于存储相同类型的元素数组，比如存储像素值。而`Mat`是OpenCV的核心数据结构，用于存储多维数组，它可以表示图像、矩阵或任何其他数值数据。`Mat_`是一个模板类，允许直接在`Mat`对象上进行类型安全的操作。此外，`SparseMat`用于存储稀疏矩阵，当处理大量零值时非常有用。 `Point_`模板类是用来表示2D或3D点的，它可以有不同类型的坐标（如整数、浮点数或双精度数）。`Point2i`、`Point2f`和`Point2d`是预定义的别名，分别代表整数、单精度浮点数和双精度浮点数的2D点。`Point_`类提供了各种操作，如加减法、乘法、规范化（计算L2范数）以及比较操作。此外，还可以方便地在OpenCV的C接口类型（如`CvPoint`和`CvPoint2D32f`）和`Point_`类型之间进行转换。 在示例代码中，可以看到如何使用`DataType`创建`Mat`对象，以及如何利用`Point_`进行点的运算。例如，`Point2f a(0.3f, 0.f), b(0.f, 0.4f);`定义了两个浮点型的2D点，然后通过`(a + b)*10.f`进行加法和乘法运算，结果转换为整型并赋值给`pt`。 OpenCV的基础结构提供了一套强大且灵活的工具，使得开发者能够高效地处理图像和数值数据。理解这些基本数据结构及其相互关系是掌握OpenCV的关键，这对于进行图像处理、机器学习和计算机视觉任务至关重要。通过深入学习和实践，开发者可以利用OpenCV实现复杂的算法，并应用于实际项目中。