opencv 基本类型概述

本文介绍了OpenCV中的一些基本类型,包括点类(Point2i, Point3f, Scalar)、大小类(Size, Size2i, Size2f)、Rect类、RotatedRect类以及固定矩阵类(Matx)。点类支持向量转换,大小类与点类类似但有不同的数据成员名称。Rect类用于表示矩形,支持多种几何操作。RotatedRect则包含了旋转信息。固定矩阵类适用于小尺寸矩阵操作,常用于矩阵代数。" 132401596,18140267,VMware Workstation配置Linux虚拟机网卡指南,"['虚拟机', 'Linux系统', '网络配置', 'VMware']

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一、点类

在大多数程序中,点类是通过类似形式的别名来实例化的cv :: Point2i或cv :: Point3f,最后一个字母表示所需的原语

从中构建点。 (这里,b是无符号字符,s是a短整数,i是32位整数,f是32位浮点数,d是64位整数,位浮点数。)
二、颜色类

cv :: Scalar实际上是一个四维点类。 像其他人一样,它实际上是与模板类关联,但访问它的别名返回实例其中所有成员都是双精度浮点的模板数字。 cv :: Scalar类也有一些特殊的成员函数关联在计算机视觉中使用四分量矢量。 


三、大小类别

实际上,尺寸类别与相应的点类相似,并且可以是往返于他们之间。 两者之间的主要区别在于这一点类的数据成员被命名为x和y,而相应的数据成员被命名为大小类别被命名为宽度和高度。 大小类的三个别名是cv :: Size,cv :: Size2i和cv :: Size2f。 前两个是等同的意味着整数大小,而最后一个是32位浮点大小。 与重点一样类中,可以将大小类转换为相应的旧式OpenCV类(在这种情况下,CvSize和CvSize2D32f)。

### OpenCV框架简介 OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理、计算机视觉以及深度学习等领域[^2]。该库不仅支持多种编程语言(C++、Python、Java等),还能够在不同平台上运行,包括Windows、Linux、macOS、Android和iOS。 #### 主要特点 - **跨平台兼容性**:可以在多个操作系统上部署应用程序。 - **多语言接口**:提供对主流开发语言的支持,方便开发者集成到现有项目中。 - **高效性能**:利用SIMD指令集优化算法执行速度,提高实时处理能力。 - **社区活跃度高**:拥有庞大的用户群体和技术支持网络。 ### 功能模块概述 为了满足多样化的应用场景需求,OpenCV被划分为若干个核心组件: #### 基本模块 这些是最常用的API集合,涵盖了基本的数据结构定义与操作方法,如矩阵运算、几何变换等。具体来说有以下几个方面[^3]: - `core`:包含了基础数据类型的实现及其相关算子重载;提供了线性代数计算所需的各类函数; - `imgproc`:专注于二维信号滤波和平滑化处理等功能; - `objdetect`:实现了目标检测的经典算法,比如Haar特征级联分类器等。 #### 扩展模块 除了上述的基础部分外,还有一些高级特性封装于特定领域内,形成所谓的扩展包。它们通常针对某些专门的任务进行了增强设计,例如视频分析中的运动估计或是机器学习里的聚类分析等。 ```python import cv2 as cv # 加载图片并显示 image = cv.imread('example.jpg') cv.imshow('Image', image) cv.waitKey(0) # 转换成灰度图 gray_image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Sobel边缘检测 sobel_x = cv.Sobel(gray_image, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=5) ```
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