Примитивные типы данных в OpenCV

включает в себя множество примитивных типов данных. Эти данные не являются примитивными с точки зрения языков программирования высокого уровня, но являются самыми элементарными с точки зрения OpenCV. [5]

Самый простой тип данных - Point. Эта простая структура состоит только из двух полей x и y типа int. Point2D32f содержит два поля x и y типа float. Point3D32f содержит три поля x, y и z типа float. Используется для задания и обработки графических точек.содержит два поля width и height типа int. Size2D32f содержит два поля width и height типа float. Size содержит в себе информацию о размере того или иного массива.содержит четыре поля x, y, width и height типа int и представляет собой прямоугольник.содержит четыре переменные типа double. На самом деле Scalar включает в себя одно поле val, которое является указателем на массив, содержащий четыре числа типа double. Scalar хранит в себе данные о цвете того или иного объекта и, в отличие от всех остальных структур содержит три конструктора. Первый может принимать один, два, три или четыре аргумента и присваивать их соответствующим элементам val []. Второй конструктор, RealScalar, принимает один аргумент и устанавливает соответствующее значение val [0], остальные элементы устанавливаются в 0. Третий конструктор ScalarAll так же принимает один аргумент и инициализирует все элементы val [] этим значением., Size, Rect и Scalar чрезвычайно полезны, потому что существенно упрощают код. Они позволяют перейти от объектов, привычных в численных вычислениях к объектам, необходимым для работы с изображениями.

Классы библиотеки OpenCV

В данном подразделе обозначим основные классы библиотеки OpenCV, причем функционал тех, которые будут широко использованы в практической части, обговорим подробнее.-основная функциональность. Включает в себя базовые структуры, вычисления (математические функции, генераторы случайных чисел) и линейную алгебру, DFT, DCT, ввод/вывод для XML и YAML и т. д.- работа с матрицами (многомерными массивами). Понятие матрицы в OpenCV несколько более абстрактно, нежели в линейной алгебре. В частности, элементы матрицы не обязательно должны быть просто числами, а могут представлять собой любые объекты, в том числе и сторонних библиотек.- обработка изображений (фильтрация, геометрические преобразования, преобразование цветовых пространств и т. д.). Imgproc это базовая структура, используемая для кодирования того, что мы называем "изображение". Эти изображения могут быть чёрно-белыми, цветными, 4-х канальными (RGB+Alpha), и каждый канал может содержать либо целые, либо вещественные значения. Следовательно, этот тип является более общим, чем стандартные 3-х канальные 8-битные изображения. OpenCV располагает обширным арсеналом операторов для работы с этими изображениями, которые позволяют изменять размеры изображений, извлекать отдельные каналы, складывать два изображения, и т.д. В сущности, это объект Mat, но с некоторыми дополнениями для интерпретации матрицы как изображения. Одно важное отличие Imgproc от Mat заключается в поведении imageData. Данные Mat являются объединением, поэтому существует возможность задать тип указателя. Указатель imageData задается жестко как uchar*. При работе с матрицами, необходимо уменьшать смещение, так как указатель данных не всегда может быть типа byte, в то время, как указатель данных изображения всегда типа byte, смещение можно использовать "как есть".

HighGUI - простой UI, ввод/вывод изображений и видео. Функции OpenCV, которые позволяют взаимодействовать с операционной системой, файловой системой и аппаратными средствами, такими, как камера, собраны в библиотеке HighGUI (что означает "высокоуровневый графический пользовательский интерфейс"). HighGUI позволяет открывать окна для отображения изображений, читать и записывать графические файлы (изображения и видео), обрабатывать простые события мыши, указателя и клавиатуры. Данный класс также позволяет создавать такие полезные элементы, как ползунок. HighGUI имеет достаточный функционал для разработки различного рода приложений. При этом наибольшая польза от использования данной библиотеки в её кроссплатформенности. библиотека HighGUI состоит из трех частей: аппаратной, файловой и GUI. Аппаратная часть в первую очередь касается работы с камерой. HighGUI предоставляет простые механизмы подключения и последующего получения изображения с камеры. Все, что касается файловой системы, в первую очередь связано с загрузкой и сохранением изображения. Приятной особенностью библиотеки является наличие методов, которые одинаково обрабатывают видеопоток и из файла, и с камеры. Та же идея заложена и в методы обработки изображений. Функции просто полагаются на расширения файлов и автоматически обрабатывают все операции по кодированию и декодированию изображений. Третья часть HighGUI - GUI. Библиотека предоставляет несколько простых функций, которые позволяют открывать окно и отображать в нем изображения. Тут же (в окне) существует возможность обрабатывать события, поступившие от мыши и клавиатуры [10].

ML - модели машинного обучения (SVM, деревья решений, обучение со стимулированием и т. д.).

Features2d - распознавание и описание плоских примитивов (SURF, FAST и другие, включая специализированный фреймворк).

Video - анализ движения и отслеживание объектов (оптический поток, шаблоны движения, устранение фона).

Objdetect - обнаружение объектов на изображении (нахождение лиц с помощью алгоритма Виолы-Джонса, распознавание людей HOG и т. д.).

Calib3d - калибровка камеры, поиск стерео-соответствия и элементы обработки трёхмерных данных.