opencv教程（一）（c++）

opencv教程3.1.0（一）（c++）

opencv包含如下几个模块，每一个模块中包含一些共享或者静态的库
1.core：核心组件模块
基础结构及操做，动态结构，数组操做，绘图函数、XML/YAML、聚类及实用程序和系统函数宏。
2.Imagpro：图像处理模块
包括线性和非线性图像滤波，几何图像变换（调整大小，仿射和透视扭曲，通用的基于表的从新映射），色彩空间转换，直方图等的图像处理模块。
3.video：视频分析模块，包括运动估计，背景减除和对象跟踪算法。
4.calib3d：基本的多视图几何算法，单个和立体相机校准，物体姿态估计，立体声对应算法和3D重建的元素。
5.features2d：2维特征框架
特征检测与描述，特征检测提取匹配接口，关键点与匹配点绘图及对象分类。
6.objdetect：检测对象和预约义类的实例（例如，面部，眼睛，杯子，人，汽车等）。级联分类器及SVM。
7.highgui：顶层GUI及视频I/O
用户界面，读/写图像及视频，QT新功能。
cv Namespace
全部OpenCV类和函数都被放置在cv命名空间中。 所以，要从代码访问此功能，需使用cv :: specifier或使用命名空间cv；
**我的理解是有了cv能够调用#include中的方法，二者互相关联。
1

#include "opencv2/core.hpp"
...
cv::Mat H = cv::findHomography(points1, points2, CV_RANSAC, 5);
...

• 1
• 2
• 3
• 4

2

#include "opencv2/core.hpp"
using namespace cv;
...
Mat H = findHomography(points1, points2, CV_RANSAC, 5 );
...

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

为了防止cv可能与STL或者其余库冲突，咱们用第一种方法。
自动内存管理
opencv自动管理内存问题
首先，函数和方法使用的std :: vector，Mat和其余数据结构具备析构函数，在须要时释放基础内存缓冲区。 这意味着在Mat的状况下，析构函数并不老是释放缓冲区。 他们考虑到可能的数据共享。 析构函数将与矩阵数据缓冲器相关联的引用计数器递减。 当且仅当引用计数器达到0时，即当没有其余结构指向相同的缓冲区时，缓冲区被解除分配。 相似地，当Mat实例被复制时，实际数据不会被真正复制。 相反，引用计数器增长以记住拥有相同数据的另外一个全部者。 还有Mat :: clone方法能够建立矩阵数据的完整副本。 见下面的例子：

// create a big 8Mb matrix
Mat A(1000, 1000, CV_64F);
// create another header for the same matrix;
// this is an instant operation, regardless of the matrix size.
Mat B = A;
// create another header for the 3-rd row of A; no data is copied either
Mat C = B.row(3);
 // now create a separate copy of the matrix
 Mat D = B.clone();
 // copy the 5-th row of B to C, that is, copy the 5-th row of A
// to the 3-rd row of A.
 B.row(5).copyTo(C);
// now let A and D share the data; after that the modified version
 // of A is still referenced by B and C.
 A = D;
 // now make B an empty matrix (which references no memory buffers),
 // but the modified version of A will still be referenced by C,
 // despite that C is just a single row of the original A
B.release();
 // finally, make a full copy of C. As a result, the big modified
// matrix will be deallocated, since it is not referenced by anyone
C = C.clone();

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22

输出数据的自动分配
*灰度图像通道数量为一
限制使用模板