OpenCV 2.4.9 API详解：图像处理与计算机视觉

"opencv2.4.9api" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉的算法。版本2.4.9是该库的一个稳定版本，发布于2014年4月21日。本参考手册详细介绍了OpenCV API的各种功能和概念。 API的概念： OpenCV API 是一组编程接口，允许开发者在各种编程语言（如C++、Python等）中访问和利用OpenCV的功能。这些接口涵盖了图像处理、机器学习、特征检测、物体识别等多个领域。 核心功能： OpenCV的核心功能包括基本数据结构、动态结构、数组操作、绘制函数、XML和YAML持久化、聚类、实用和系统函数及宏、OpenGL交互等。 1. 基本结构：OpenCV中的基础数据结构，如IplImage和cv::Mat，是处理图像数据的基础。 2. 基本C结构和操作：包括C接口下的图像处理函数，如图像拷贝、旋转、裁剪等。 3. 动态结构：如向量、矩阵、链表等，用于存储和操作数据。 4. 数组操作：支持对多维数组进行各种数学运算，如加减乘除、卷积、滤波等。 5. 绘图函数：可以用于在图像上绘制线条、矩形、圆等图形，以及文字标注。 6. XML/YAML持久化：用于序列化和反序列化数据，方便保存和加载模型或参数。 7. 聚类：提供了K-Means、DBSCAN等聚类算法。 8. 实用和系统函数及宏：提供一些便利的工具函数和预编译宏，帮助开发者更高效地编写代码。 9. OpenGL交互：使OpenCV能够与OpenGL库协同工作，实现高性能的图形渲染。 图像处理： OpenCV的imgproc模块包含了大量的图像处理功能： 1. 图像过滤：如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，用于平滑图像和消除噪声。 2. 几何图像变换：包括缩放、旋转、平移、仿射变换等，用于改变图像的几何形状。 3. 其他图像变换：如直方图均衡化、色彩空间转换等，用于改善图像质量和特征提取。 4. 直方图：处理图像的统计特性，可用于图像对比度增强、阈值分割等。 5. 结构分析和形状描述符：如轮廓检测、形状匹配，用于识别和描述图像中的形状。 6. 运动分析和对象跟踪：跟踪视频中目标的运动轨迹，适用于监控、运动分析等领域。 7. 特征检测：包括角点检测、边缘检测、SIFT、SURF等，用于识别图像中的显著特征。 8. 对象检测：使用预训练的分类器，如Haar级联分类器，进行人脸或其他物体的检测。 高级GUI和媒体I/O： highgui模块提供了用户界面和媒体输入输出功能： 1. 用户界面：创建窗口、显示图像、读取用户输入等。 2. 读写图像和视频：支持多种格式的图像和视频文件的读取和写入。 3. Qt新功能：利用Qt库扩展了OpenCV的功能，如添加复杂的GUI元素。 视频分析： video模块专门用于视频分析和对象跟踪： 1. 运动分析和对象跟踪：包括光流法、卡尔曼滤波等技术，用于分析视频中的运动信息和跟踪目标。 相机标定和3D重建： calib3d模块处理相机标定、立体视觉和3D重建问题： 1. 相机标定和3D重建：用于计算相机内参、外参，实现单目或多目相机的3D重建。 这些只是OpenCV 2.4.9 API的部分内容，实际上，它还包含机器学习（ml）、特征匹配（features2d）、物体识别（objdetect）等多个模块，为开发者提供了强大的图像处理和计算机视觉能力。