[OpenCV学习笔记1][OpenCV基本数据类型]

2023-12-10 23:21:21

CvPoint
基于二维整形坐标轴的点
typedef struct CvPoint
{
int x; /* X 坐标, 通常以 0 为基点 */
int y; /* y 坐标，通常以 0 为基点 */
}
CvPoint;
/* 构造函数 */
inline CvPoint cvPoint( int x, int y );
/* 从 CvPoint2D32f 类型转换得来 */
inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point );

/* 构造函数 */
inline CvPoint2D32f cvPoint2D32f( double x, double y );
/* 从 CvPoint 转换来 */
inline CvPoint2D32f cvPointTo32f( CvPoint point );

CvPoint3D32f
三维浮点坐标上的点
typedef struct CvPoint3D32f
{
float x; /* x-坐标，通常基于 0 */
float y; /* y-坐标, 通常基于 0*/
float z; /* z-坐标，通常基于 0 */
}
CvPoint3D32f;
/* 构造函数 */
inline CvPoint3D32f cvPoint3D32f( double x, double y, double z );

CvPoint2D64f
2D point with double precision floating-point coordinates
typedef struct CvPoint2D64f
{
double x; /* x-坐标，通常基于 0 */
double y; /* y-坐标，通常基于 0 */
}
CvPoint2D64f;
/* 构造函数 */
inline CvPoint2D64f cvPoint2D64f( double x, double y );
/* 从 CvPoint 转换得来 */
inline CvPoint2D64f cvPointTo64f( CvPoint point );

CvPoint3D64f
3D point with double precision floating-point coordinates
typedef struct CvPoint3D64f
{
double x; /* x-坐标，通常基于 0 */
double y; /* y-坐标，通常基于 0 */
double z; /* z-坐标，通常基于 0 */

}
CvPoint3D64f;
/* 构造函数 */
inline CvPoint3D64f cvPoint3D64f( double x, double y, double z );

}
CvPoint3D64f;
/* 构造函数 */
inline CvPoint3D64f cvPoint3D64f( double x, double y, double z );
CvSize
矩形框大小，以像素为精度
typedef struct CvSize
{
int width; /* 矩形宽 */
int height; /* 矩形高 */
}
CvSize;
/* 构造函数 */
inline CvSize cvSize( int width, int height );
CvSize2D32f
以低像素精度标量矩形框大小
typedef struct CvSize2D32f
{
float width; /* 矩形宽 */
float height; /* 矩形高 */
}
CvSize2D32f;
/* 构造函数*/
inline CvSize2D32f cvSize2D32f( double width, double height );
CvRect
矩形框的偏移和大小
typedef struct CvRect
{
int x; /* 方形的最左角的 x-坐标 */
int y; /* 方形的最上或者最下角的 y-坐标 */
int width; /* 宽 */
int height; /* 高 */
}
CvRect;
/* 构造函数*/
inline CvRect cvRect( int x, int y, int width, int height );
CvScalar
可存放在 1-， 2-， 3-， 4-TUPLE 类型的捆绑数据的容器
typedef struct CvScalar
{
double val[4]
}
CvScalar;
/* 构造函数：用 val0 初始化 val[0]用 val1 初始化 val[1]等等*/
inline CvScalar cvScalar( double val0, double val1=0,
double val2=0, double val3=0 );
/* 构造函数：用 val0123 初始化 val0123 */
inline CvScalar cvScalarAll( double val0123 );
/* 构造函数：用 val0 初始化 val[0],val[1]…val[3]用 0 初始化 */
inline CvScalar cvRealScalar( double val0 );
CvTermCriteria
迭代算法的终止标准
#define CV_TERMCRIT_ITER 1
#define CV_TERMCRIT_NUMBER CV_TERMCRIT_ITER
#define CV_TERMCRIT_EPS 2
typedef struct CvTermCriteria
{
int type; /* CV_TERMCRIT_ITER 和 CV_TERMCRIT_EPS 的联合 */
int max_iter; /* 迭代的最大数 */
double epsilon; /* 结果的精确性 */
}
CvTermCriteria;
/* 构造函数 */
inline CvTermCriteria cvTermCriteria( int type, int max_iter, double
epsilon );
/* 检查终止标准并且转换使 type=CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS，并且满足
max_iter 和 epsilon 限制条件 */
CvTermCriteria cvCheckTermCriteria( CvTermCriteria criteria,
double default_eps,
int default_max_iters );
CvMat
多通道矩阵
typedef struct CvMat
{
int type; /* CvMat 标识 (CV_MAT_MAGIC_VAL), 元素类型和标记 */
int step; /* 以字节为单位的行数据长度*/
int* refcount; /* 数据参考计数 */
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data; /* data 指针 */
#ifdef __cplusplus
union
{
int rows;
int height;
};
union
{
int cols;
int width;
};
#else
int rows; /* 行数 */
int cols; /* 列数*/
#endif
} CvMat;
CvMatND
多维、多通道密集数组
typedef struct CvMatND
{
int type; /* CvMatND 标识(CV_MATND_MAGIC_VAL), 元素类型和标号*/
int dims; /* 数组维数 */
int* refcount; /* 数据参考计数 */
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data; /* data 指针*/
/* 每维的数据结构 (元素号,以字节为单位的元素之间的距离)是配套定义的
*/
struct
{
int size;
int step;
}
dim[CV_MAX_DIM];
} CvMatND;
CvSparseMat
多维、多通道稀疏数组
typedef struct CvSparseMat
{
int type; /* CvSparseMat 标识 (CV_SPARSE_MAT_MAGIC_VAL), 元素类型和
标号 */
int dims; /* 维数 */
int* refcount; /* 参考数量 - 未用 */
struct CvSet* heap; /* HASH 表节点池 */
void** hashtable; /* HASH 表:每个入口有一个节点列表，有相同的 "以 HASH
大小为模板的 HASH 值" */
int hashsize; /* HASH 表大小 */
int total; /* 稀疏数组的节点数 */
int valoffset; /* 数组节点值在字节中的偏移 */
int idxoffset; /* 数组节点索引在字节中的偏移 */
int size[CV_MAX_DIM]; /*维大小 */
} CvSparseMat;
IplImage
IPL 图像头
typedef struct _IplImage
{
int nSize; /* IplImage 大小 */
int ID; /* 版本 (=0)*/
int nChannels; /* 大多数 OPENCV 函数支持 1,2,3 或 4 个通道 */
int alphaChannel; /* 被 OpenCV 忽略 */
int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F
and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
char colorModel[4]; /* 被 OpenCV 忽略 */
char channelSeq[4]; /* 同上 */
int dataOrder; /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.
只有 cvCreateImage 可以创建交叉存取图像 */
int origin; /* 0 - 顶—左结构,
1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
int align; /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用
widthStep 代替 */
int width; /* 图像宽像素数 */
int height; /* 图像高像素数*/
struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理
*/
struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV 中必须置 NULL */
void *imageId; /* 同上*/
struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
int imageSize; /* 图像数据大小(在交叉存取格式下
imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */
int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被 OpenCV 忽略 */
int BorderConst[4]; /* 同上 */
char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排
列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
}
IplImage;
IplImage 结构来自于 Intel Image Processing Library（是其本身所具有的）. OpenCV
只支持其中的一个子集:
• alpha 通道在 OpenCV 中被忽略.
• colorModel 和 channelSeq 被 OpenCV 忽略. OpenCV 颜色转换的唯一个函数
cvCvtColor 把原图像的颜色空间的目标图像的颜色空间作为一个参数.
• 数据顺序必须是 IPL_DATA_ORDER_PIXEL (颜色通道是交叉存取), 然面平面图像的被选
择通道可以被处理，就像 COI（感兴趣的通道）被设置过一样.
• 当 widthStep 被用于去接近图像行序列，排列是被 OpenCV 忽略的.
• 不支持 maskROI . 处理 MASK 的函数把他当作一个分离的参数. MASK 在 OpenCV 里是
8-bit, 然而在 IPL 他是 1-bit.
• 名字信息不支持.
• 边际模式和边际常量是不支持的. 每个 OpenCV 函数处理像素的邻近的像素，通常使
用单一的固定代码边际模式.
除了上述限制, OpenCV 处理 ROI 有不同的要求.要求原图像和目标图像的尺寸或 ROI 的尺寸必须
（根据不同的作操，例如 cvPyrDown 目标图像的宽（高）必须等于原图像的宽（高）除 2 ±1)精确
匹配,而 IPL 处理交叉区域，如图像的大小或 ROI 大小可能是完全独立的。
CvArr
不确定数组
typedef void CvArr;
CvArr* 仅仅是被用于作函数的参数，用于指示函数接收的数组类型可以不止一个，如
IplImage*, CvMat* 甚至 CvSeq*. 最终的数组类型是在运行时通过分析数组头的前 4
个字节判断。

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