13、Imalab系统中的数据结构与算法

Imalab系统中的数据结构与算法

1. 引言

Imalab是一个专门用于计算机视觉研究的高度交互式编程环境。它不仅提供了丰富的数据结构和算法库，还具备强大的模块化设计和多语言支持，旨在简化新算法的开发和现有库的重用。本文将深入探讨Imalab系统的核心类、图像类的层次结构及其提供的多种方法，帮助读者更好地理解和应用这些工具。

2. Imalab环境中的核心类

Imalab环境包含大约100个类，这些类总计提供了数千种方法，用于处理视觉问题。以下是Imalab环境中一些重要的基本类：

• 图像类 ：Imalab中有一系列图像类，旨在实现效率、通用性、泛型化和简易性之间的合理权衡。抽象类提供了大量的虚拟或泛型方法，用于图像管理和基本处理（如输入/输出、转换、阈值处理、直方图等）。基类则支持一通道、三通道或四通道的图像，像素类型可以是字节、整数或浮点数。为了确保最大的可移植性和一定的简易性，Imalab并未使用模板类来定义图像。

• 其他核心类 ：除了图像类，Imalab还提供了许多其他核心类，如几何变换、滤波器、特征提取器等，这些类共同构成了一个完整的视觉处理工具集。

2.1 类的层次结构

Imalab的类层次结构设计得非常清晰，以便用户能够方便地找到和使用所需的功能。下表展示了部分重要类及其主要功能：

类名称	主要功能