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OpenCV基础结构

OpenCV提供了多种基本数据类型。虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都很简单，可将它们作为原子类型。可以在"…/OpenCV/cxcore/include"目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。

在这些数据类型中最简单的就是CvPoint。CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。

CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height。如果希望使用浮点类型，则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。

CvRect类型派生于CvPoint和CvSize，它包含4个数据成员：x，y，width和height。(正如你所想的那样，该类型是一个复合类型)。

下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型，当内存不是问题时，CvScalar经常用来代替1，2或者3个实数成员(在这个情况下，不需要的分量被忽略)。CvScalar有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。

所有这些数据类型具有以其名称来定义的构造函数，例如cvSize()。(构造函数通常具有与结构类型一样的名称，只是首字母不大写)。记住，这是C而不是C++，所以这些构造函数只是内联函数，它们首先提取参数列表，然后返回被赋予相关值的结构。

各数据类型的内联构造函数被列在表3-1中：cvPointXXX()，cvSize()，cvRect()和cvScalar()。这些结构都十分有用，因为它们不仅使代码更容易编写，而且也更易于阅读。假设要在(5，10)和(20，30)之间画一个白色矩形，只需简单调用：

cvRectangle(myImg, cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));

表1：points,size, rectangles和calar三元组的结构

cvScalar是一个特殊的例子：它有3个构造函数。第一个是cvScalar()，它需要一个、两个、三个或者四个参数并将这些参数传递给数组val[]中的相应元素。第二个构造函数是cvRealScalar()，它需要一个参数，它被传递给给val[0]，而val[]数组别的值被赋为0。最后一个有所变化的是cvScalarAll()，它需要一个参数并且val[]中的4个元素都会设置为这个参数。

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 )

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 );

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 );
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！
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;
}
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;
}

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;
}

//最通用的，可初始化0-4个通道
举例：
a)存放单通道图像中像素：cvScalar(255);
b)存放三通道图像中像素：cvScalar(255,255,255);

/* 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;
}
CV_RGB
CV_RGB是OPENCV中的一个宏，用于创建一个色彩值：
#defineCV_RGB(r,g,b)  cvScalar((b),(g),(r),0)。
看到转换为cvScalar时，rgb的顺序变为bgr，这是因为opencv中存储RGB模式彩图时，采用的通道顺序是BGR.
举例：CvScalarcolor = CV_RGB( rand()&255,     rand()&255,rand()&255 )
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     2

typedef 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 );
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;
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;

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;