opencv学习_4(opencv基础数据结构 CvPoint & CvSize & CvRect & CvScalar & CvArr & CvMat)
1：包含在cxcore/include/cxtypes.h头文件中。
2：CvPoint系列 -----(x,y)
CvPoint:表示图像中的点
CvPoint2D32f：二维空间中的点
CvPoint3D32f:三维空间中的点
3：CvSize系列-----宽度和高度
CvSize：图像的尺寸
CvSize2D32f： 如果想用浮点型
4:CvRect-----(x, y, width, height)
可以用来表示图像的部分区域
5:CvScalar
包含四个double成员，可以用来表示B，G，R，alpha----alpha是用来表示图像的透明度
有三个构造函数
cvScalar(double val0, double val1=0,double val2=0, double val3=0)，
cvRealScalar(double val0)，----只初始化第一个 其它都为0
cvScalarAll(double val0123)，把四个都赋值为val0123
6：CvArr
虽然opencv1.0大部分是由C语言完成，但是它的结构也是遵循面向对象的思想，CvMat和IplImage的关系就如同C++中的继承关系，IplImage可以视为从CvMat派生的，CvArr可以视为抽象类。这样使得接口类型更通用些。
7：CvMat
(1)CvMat 结构
#include "cxcore.h"#include "highgui.h"using namespace std;int main(){ float a[18] = { 30,60,45,56,70,78, 90,80,94,89,87,91, 78,76,56,43,21,10 }; CvMatpmat; cvInitMatHeader(&pmat,3, 3, CV_32FC2, a); int nChannels = 2; for(int y = 0; y <pmat.rows; y++) { float *p_float = (float*)(pmat.data.ptr + y * pmat.step); for(int x = 0; x <pmat.cols; x++) { //float value = p_float[x]; /// 单通道矩阵的访问 float value[2]; value[0]= *(p_float + x * nChannels); value[1]= *(p_float + x * nChannels + 1); cout<< "(" << value[0]<< "," << value[1]<< ")" << " "; } cout<< endl; } return 0;}