opencv中图像的基本结构类型的定义

CvPoint

二维坐标系下的点，类型为整型

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 )

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CvPoint2D32f

二维坐标下的点，类型为浮点

typedef struct CvPoint2D32f{float x; /* X坐标, 通常以0为基点*/float y; /* Y坐标, 通常以0为基点*/}
CvPoint2D32f;

/* 构造函数 */
inline CvPoint2D32f cvPoint2D32f( double x, double y );

/* 从CvPoint转换来 */
inline CvPoint2D32f cvPointTo32f( CvPoint point );

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CvPoint3D32f

三维坐标下的点，类型为浮点

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 );

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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 );

注意：构造函数的cv是小写！

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CvSize2D32f

以亚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 );
{CvSize2D32f s;s.width = (float)width;s.height = (float)height;return s;
}

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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 );
{ CvRect os;os.x = x;os.y = y;os.width = width;os.height = heigth;reture os;
}

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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], 以此类推*/
inline CvScalar cvScalar( double val0, double val1,double val2, double val3);{  CvScalar  arr;arr.val[4] = {val0,val1,val2,val3};reture arr;}

/* 构造函数：用val0123初始化所有val[0]...val[3] */
inline CvScalar cvScalarAll( double val0123 );{ CvScalar arr;arr.val[4] = {val0123,val0123,val0123,val0123,};reture arr;}

/* 构造函数：用val0初始化val[0],用0初始化val[1],val[2],val[3] */
inline CvScalar cvRealScalar( double val0 );{ CvScalar arr;arr.val[4] = {val0};reture arr;}

http://doc.blueruby.mydns.jp/opencv/classes/OpenCV/CvScalar.html

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CvTermCriteria

迭代算法的终止准则

#define CV_TERMCRIT_ITER    1
#define CV_TERMCRIT_NUMBER  CV_TERMCRIT_ITER
#define CV_TERMCRIT_EPS     2typedef struct CvTermCriteria{int    type;  /* CV_TERMCRIT_ITER 和CV_TERMCRIT_EPS二值之一，或者二者的组合 */int    max_iter; /* 最大迭代次数 */double epsilon; /* 结果的精确性 */}CvTermCriteria;

/* 构造函数 */
inline  CvTermCriteria  cvTermCriteria( int type, int max_iter, double epsilon );

/* 在满足max_iter和epsilon的条件下检查终止准则并将其转换使得type=CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS */
CvTermCriteria cvCheckTermCriteria( CvTermCriteria criteria,double default_eps,int default_max_iters );

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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; /* 数据引用计数 */union{uchar* ptr;short* s;int* i;float* fl;double* db;} data; /* data 指针 */#ifdef __cplusplusunion{int rows;int height;};union{int cols;int width;};#elseint rows; /* 行数 */int cols; /* 列数*/#endif} CvMat;

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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;

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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;

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IplImage

IPL 图像头

typedef struct _IplImage{int  nSize;         /* IplImage大小，=sizeof(IplImage)*/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]; /* 被OpenCV忽略 */int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为BGR BGR BGR ... BGR；1 - 分开的颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为RRR...R GGG...G BBB...B。cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */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:

alphaChannel 在OpenCV中被忽略。
colorModel 和channelSeq 被OpenCV忽略。OpenCV颜色转换的唯一函数 cvCvtColor将原图像的颜色空间和目标图像的颜色空间都作为一个参数。
dataOrder 必须是IPL_DATA_ORDER_PIXEL (颜色通道是交叉存取)，然而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。
align 是被OpenCV忽略的，而用 widthStep 去访问后继的图像行。
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。
tileInfo 不支持。
BorderMode和BorderConst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（根据不同的操作，例如cvPyrDown 目标图像的宽（高）必须等于原图像的宽（高）除以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。

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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。