老板让让做一个东东。输入端要用到opencv顺便就来学习一下。买了本书《学习opencv》翻来一看，opencv1.0，去官网上一看。opencv2.49，瞬间有种蛋碎的赶脚。看着第二章介绍一个头文件，在opencv2.49以下招了半天都没找到。。。泪奔~~
只是看到一些论坛上说。这本书里还是讲了一些实用的算法的，所以还是决心细致读一读，里面的測试程序基本是亲手输入执行成功的，非常多样例我自也用不同的方法实现了一下，毕竟入门级新手。望各位老鸟勿喷。还请各位大手多多指点。
1.opencv基本数据结构：
| 结构 | 成员 | 意义 |
| CvPoint | int x,y | 图像中的点 |
| CvPoint2D32f | float x,y | 二维空间中的点 |
| CvPoint3D32f | float x,y,z | 三维空间中的点 |
| CvSize | int width,height | 图像的尺寸 |
| CvRect | int x,y,width,height | 图像的部分区域 |
| CvScalar | double val[4] | RGBA值 |
2.CvMat矩阵结构:
（1）两点注意：
1.在Opencv中没有向量结构，不论什么时候须要向量，都仅仅是一个列矩阵。
2.Opencv矩阵的概念与我们在线性代数课上学习过的概念相比。更抽象，特别是矩阵的元素。
（2）CvMat结构：
typedef struct CvMat{ int type; int step; int* refcount; union{ uchar* ptr; short* s; int* i; float *f1; double* db; } data; union{ int rows; int height; }; union{ int cols; int width; };}CvMat; （3）矩阵的创建与释放
CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type ); //创建一个矩阵
CvMat* cvCreateMatHeader( int rows, int cols, int type ); //创建一个矩阵结构，不分配空间
CvMat* cvInitMatHeader(CvMat* mat,int rows,int cols,int type,void* data = NULL,int step = CV_AUTOSTEP);//用一个现有矩阵初始化矩阵
CvMat cvMat(int rows,int cols,int type,void* data = NULL);//初始化矩阵结构，不分配空间
CvMat* cvCloneMat( const cvMat* mat );//复制一个mat副本
void cvReleaseMat( CvMat** mat ); //释放矩阵
（4）创建一个矩阵程序：
#include#include using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ float vals[] = {1,2,3,4}; CvMat rotmat; cvInitMatHeader( &rotmat, 2, 2, CV_32FC1, vals ); cout << rotmat.cols <
3.矩阵数据的存取(简单的方法。麻烦的方法，恰当的方法)
（1）简单的方法：
利用CV_MAT_ELEM()宏存取矩阵
#include "stdafx.h"#include#include using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ float vals[] = {1,2,3,4}; CvMat* rotmat = cvCreateMat( 2, 2, CV_32FC1 ); cvInitMatHeader( rotmat, 2, 2, CV_32FC1, vals ); float ele = CV_MAT_ELEM(*rotmat,float,1,1); cout << ele << endl; getchar(); return 0;}
另外宏CV_MAT_ELEM_PTR()须要三个參数，传入矩阵。待返回元素的行和列。
它和上个宏一样。仅仅只是返回的是指向元素的指针。须要自己固定类型。
（2）麻烦的方法
使用cvPtr*D訪问矩阵，其结构为：
uchar* cvPtr1D( const CvArr* arr, //訪问矩阵 int idx0, //元素索引 int* type = NULL//元素类型 ); uchar* cvPtr2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int* type = NULL ); uchar* cvPtr3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, int* type = NULL ); uchar* cvPtrND( const CvArr* arr, int* idx, int* type = NULL, int create_node = 1, unsigned* precalc_hashval = NULL );
訪问实例：
#include（3）恰当的方法#include using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ float vals[] = {1,2,3,4}; CvMat* rotmat = cvCreateMat( 2, 2, CV_32FC1 ); cvInitMatHeader( rotmat, 2, 2, CV_32FC1, vals ); float *p = (float*) cvPtr2D(rotmat,1,1); cout <<*p<
计算机视觉是一种密集型的任务。所以应该利用最有效的方法做事。
方法：#includeto be continued#include using namespace std;float sum( CvMat* mat ) { float s = 0.0f; for( int row=0; row height; row++ ) { float* ptr = mat->data.fl + row * mat->step/4; for( int col=0; col width; col++ ) { s += *ptr++; } } return( s );};int main(int argc, char** argv){ CvMat *mat = cvCreateMat(2,2,CV_32FC1); float elem = 2; *((float*)CV_MAT_ELEM_PTR( *mat, 0,0) ) = elem; cvmSet(mat,0,1,3); cvSetReal2D(mat,1,0,4); cvSetReal2D(mat,1,1,5); float s = sum(mat); printf("%f\n",s); getchar(); return 0;}
