文档介绍：OpenCV 简介 OpenCV 是 Intel 公司支持的开源计算机视觉库。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。1999 年在俄罗斯设立的软件开发中心“ Software Developmellt Cellter ¨ 开发的。 OpenCV 采用 C/C++ 语言编写,可以运行在 Linux/Windows/Mac 等操作系统上。 OpenCV 还提供了 Python 、 Ruby 、 MATLAB 以及其他语言的接口。 OpenC V 的设计目标是执行速度尽量快,主要关注实时应用。它采用优化的 C代码编写, 能够充分利用多核处理器的优势。如果是希望在 Intel 平台上得到更快的处理速度, 可以购买 Intel 的高性能多媒体函数库 IPP(Integrated Performance Primitives) 。 IPP 库包含许多从底层优化的函数,这些函数涵盖多个应用领域。如果系统已经安装了 IPP 库, OpenCV 会在运行时自动使用相应的 IPP 库。 OpenCV 的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架,以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。 OpenCV 包含的函数有 500 多个,覆盖了计算机视觉的许多应用领域,如工厂产品检测、医学成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等。因为计算机视觉和机器学****密切相关,所以 OpenCV 还提供了 MLL(Machine Learning Library) 机器学****库。该机器学****库侧重于统计方面的模式识别和聚类(clustering) 。 MLL 除了用在视觉相关的任务中,还可以方便地应用于其他的机器学****场合。 OpenCV 的基本结构 OpenCV 主体分为五个模块,其中四个模块如图 6-1 所示。 OpenCV 的CV 模块包含基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。 ML 是机器学****库,包含一些基于统计的分类和聚类工具。 HighGUI 包含图像和视频输入/输出的函数。 CXCore 包含 OpenCV 的一些基本数据结构和相关函数。 MLL 统计分类器 CV 图像处理和视觉算法 HighGUI GUI 图像和视频输入/输出 CXCORE 基本结构和算法、 XML 支持、绘图函数图 6-1 OpenCV 的基本结构图6-1 中并没有包含 CvAux 模块,该模块中一般存放一些即将被淘汰的算法和函数(如基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别算法),同时还有一些新出现的实验性的算法和函数(如背景和前景的分割)。 OpenCV 中常用的数据结构及函数介绍 数据结构 O pen CV 提供了多种基本数据类型,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,可将它们作为原子类型。在运用 O pen CV 函数库进行编程的过程中,常常会需要用到这些结构类型,只有真正了解这些结构才能够很好地利用 O pen CV 函数库来解决问题。下面对几个比较常用的简单结构进行介绍。 1) CvPoint 结构在这些数据类型中最简单的就是 CvPoint ,它表示二维坐标系下的点,类型为整型,定义如下: t ypedef struct CvPoint { intx; /*x坐标