Cxcore基础结构

http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cxcore%e5%9f%ba%e7%a1%80%e7%bb%93%e6%9e%84#IplImage

Cxcore基础结构

目录

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• 1CvPoint
• 2CvPoint2D32f
• 3CvPoint3D32f
• 4CvSize
• 5CvSize2D32f
• 6CvRect
• 7CvScalar
• 8CvTermCriteria
• 9CvMat
• 10CvMatND
• 11CvSparseMat
• 12IplImage
• 13CvArr

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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 __cplusplus  union   {     int rows;     int height;   };  union   {     int cols;     int width;   };  #else   int 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