图像处理基础(二)_OpenCV命名规则

OpenCV使用近似匈牙利命名法的方法，比较值得一提的特色是：它的数据结构几乎都是大写的Cv开头，而它提供的函数都是小写的cv，举个例子：
CvSize ImageSize = cvSize(400,300); //cvSize(width,height)
ImageSize的类型是CvSize，通过cvSize()函数來初始化结构体：400代表的是宽、300代表的是高；CvSize结构体包含width及height两个整型,可以用ImageSize.width,ImageSize.height來直接读取和设置，唯一差別是,cvSize()顺便用malloc()分配了结构体的内存空间。
函数命名规则基本上遵从：cvActionTargetMethod()；提高了函数的可读性，指明用什么动作，哪个目标，用什么方法。常遇到的状况有四种：
1．cvActionTarget()
2．cvTarget()
3．cvMethod()
4．cvActionMethod()
1．的话例如cvCreateImage()，cvNamedWindow()等；2．的话非常常见，如cvMat()，cvSize()，cvPoint()；3．的话比较常用的是算法或某方法，如cvDCT()离散余弦变换算法；4．的话如cvFindContours()轮廓搜寻算法；此外也有例外，如：DoubleClickedMouse()(这个例子不在OpenCV命名之內)。这种命名法对于常写程序的人而言是相当重要的技巧，初始化数据结构就直接用名字，函数调用就用动词+名词，当再构建一个程序或系统的时候可以很容易的用数据流图(DFD)表示。这个是良好的命名习惯。
常量命名规则，OpenCV里提供了大量预定义的常量，也就是大写英文加下划线的那种，如：
CV_8UC1
IPL_DEPTH_8U
CV_BLUR_NO_SCALE
这种常量由#define在头文件中定义，如：
#define CV_BLUR_NO_SCALE 0
一般的常量都很容易从字面上的意义去了解，比较特殊的是矩阵和图形的创建参数，cvCreateMat()，cvCreateImage()。
cvCreateMat()参数的命名规则是用大写CV_(位数)+(数据类型)+(Channel数)，全部的矩阵参数如下所示：

CV_8UC1   CV_8SC1   CV_16UC1   CV_16SC1   CV_32SC1   CV_32FC1   CV_64FC1
    CV_8UC2   CV_8SC2   CV_16UC2   CV_16SC2   CV_32SC2   CV_32FC2   CV_64FC2
    CV_8UC3   CV_8SC3   CV_16UC3   CV_16SC3   CV_32SC3   CV_32FC3   CV_64FC3
    CV_8UC4   CV_8SC4   CV_16UC4   CV_16SC4   CV_32SC4   CV_32FC4   CV_64FC4

里面的位数，分别代表8bits、16bits、32bits、64bits；数据类型，U代表Unsigned Integer，无符号整数类型；S代表Signed Integer，有符号整数类型，F代表Float，浮点数类型；Channel数，C1代表单通道，C2代表两个通道，C3代表三个通道，以此类推… 这里的通道表示的是色彩空间的维度，例如BMP格式的RGB空间，它的Channel就是3，简单来说就是C1代表一个二维矩阵，C2代表两个二维矩阵，C3代表三个二维矩阵，以此类推…
cvCreateImage()参数固定用IPL_DEPTH_开头，命名规则为IPL_DEPTH_(位数)+(数据类型)，全部的参数如下所示：

IPL_DEPTH_1U    IPL_DEPTH_32F    IPL_DEPTH_8S
    IPL_DEPTH_8U                     IPL_DEPTH_16S
    IPL_DEPTH_16U                    IPL_DEPTH_32S

所有的说明皆同上述的矩阵参数命名规则，位数分別有1bit(黑白二值图),8bits，16bits，32bits；数据类型分別为U(Unsigned Integer)，S(Signed Integer)，F(Float)。

转载：http://blog.csdn.net/justin4wd/article/details/2634107

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