opencv javadoc
文章目录
1. java packages1.1 org.opencv.core2 Core 中常用的数据结构2.1 Point 类：像素的位置2.2 Scalar 类：像素的颜色2.3 Size 类：图的尺寸2.4 Rect 类：矩形区域2.5 Mat 类3 Core 中常用的函数4 Mat 中的方法1. java packages
1.1 org.opencv.core
核心功能模块，包括：
OpenCV基本数据结构，动态数据结构，绘图函数，数组操作相关函数；辅助功能
2 Core 中常用的数据结构
2.1 Point 类：像素的位置
Point 类表示二维坐标系下的点，用来描述某个像素点的位置信息，是由图像坐标 x 和 y 指定的 2D 点。
public class Point {public double x, y;public Point(double x, double y) {this.x = x;this.y = y;}public Point() {this(0, 0);}public Point(double[] vals) {this();set(vals);}public void set(double[] vals) {if (vals != null) {x = vals.length > 0 ? vals[0] : 0;y = vals.length > 1 ? vals[1] : 0;} else {x = 0;y = 0;}}public Point clone() {return new Point(x, y);}public double dot(Point p) {return x * p.x + y * p.y;}}
2.2 Scalar 类：像素的颜色
Scalar 类表示具有4个元素的数组，在 OpenCV 中被用来表示像素的颜色，如 RGB 颜色值。构造函数 Scalar(double v0, double v1, double v2)，其中 v0 为红色分量，v1 为绿色分量，v2 为蓝色分量。
public class Scalar {public double val[];public Scalar(double v0, double v1, double v2, double v3) {val = new double[] {v0, v1, v2, v3 };}public Scalar(double v0, double v1, double v2) {val = new double[] {v0, v1, v2, 0 };}public Scalar(double v0, double v1) {val = new double[] {v0, v1, 0, 0 };}public Scalar(double v0) {val = new double[] {v0, 0, 0, 0 };}public Scalar(double[] vals) {if (vals != null && vals.length == 4)val = vals.clone();else {val = new double[4];set(vals);}}public void set(double[] vals) {if (vals != null) {val[0] = vals.length > 0 ? vals[0] : 0;val[1] = vals.length > 1 ? vals[1] : 0;val[2] = vals.length > 2 ? vals[2] : 0;val[3] = vals.length > 3 ? vals[3] : 0;} elseval[0] = val[1] = val[2] = val[3] = 0;}public static Scalar all(double v) {return new Scalar(v, v, v, v);}public Scalar clone() {return new Scalar(val);}public Scalar mul(Scalar it, double scale) {return new Scalar(val[0] * it.val[0] * scale, val[1] * it.val[1] * scale,val[2] * it.val[2] * scale, val[3] * it.val[3] * scale);}public Scalar mul(Scalar it) {return mul(it, 1);}public Scalar conj() {return new Scalar(val[0], -val[1], -val[2], -val[3]);}public boolean isReal() {return val[1] == 0 && val[2] == 0 && val[3] == 0;}}
2.3 Size 类：图的尺寸
Size 类用来表示图的大小，构造函数 Size(double width, double height)。
public class Size {public double width, height;public Size(double width, double height) {this.width = width;this.height = height;}public Size() {this(0, 0);}public Size(Point p) {width = p.x;height = p.y;}public Size(double[] vals) {set(vals);}public void set(double[] vals) {if (vals != null) {width = vals.length > 0 ? vals[0] : 0;height = vals.length > 1 ? vals[1] : 0;} else {width = 0;height = 0;}}public double area() {return width * height;}public boolean empty() {return width <= 0 || height <= 0;}public Size clone() {return new Size(width, height);}}
2.4 Rect 类：矩形区域
Rect 类的成员变量有 x，y，width，height，分别为左上角点（Point）的坐标和矩形的宽和高。
常用的成员函数有：
size(): 返回 Size() 对象，表示矩形区域的大小；tl(): 返回左上角的点对应的 Point 对象；br(): 返回右下角的点对应的 Point 对象；area() : 矩形的面积contains(Point p): 判断给定的点，是否在矩形内；inside(Rect rect)： 判断给定的矩形是否在本矩形内；
public class Rect {public int x, y, width, height;public Rect(int x, int y, int width, int height) {this.x = x;this.y = y;this.width = width;this.height = height;}public Rect() {this(0, 0, 0, 0);}public Rect(Point p1, Point p2) {x = (int) (p1.x < p2.x ? p1.x : p2.x);y = (int) (p1.y < p2.y ? p1.y : p2.y);width = (int) (p1.x > p2.x ? p1.x : p2.x) - x;height = (int) (p1.y > p2.y ? p1.y : p2.y) - y;}public Rect(Point p, Size s) {this((int) p.x, (int) p.y, (int) s.width, (int) s.height);}}
2.5 Mat 类
Mat 类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构，默认情况下的尺寸是0。
从 OpenCV 踏入 2.0 时代，使用 Mat 类数据结构作为主打之后，OpenCV 开始像 Matlab 一样，上手越发方便，甚至有些函数名都跟 Matlab 一样，比如 imread，imwrite，imshow 等。
使用 Mat 类，开发人员不需要再手动开辟空间，也不必考虑空间的释放。
Mat 类由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。
构造方法：
public class Mat {public final long nativeObj;public Mat(long addr) {if (addr == 0)throw new UnsupportedOperationException("Native object address is NULL");nativeObj = addr;}// 无参构造函数public Mat() {nativeObj = n_Mat();}// 行，列，通道类型public Mat(int rows, int cols, int type) {nativeObj = n_Mat(rows, cols, type);}// data: 指向用户数据的指针。接受数据参数的矩阵构造函数不分配矩阵数据。相反，它们只是初始化指向指定数据的矩阵头，// 这意味着不复制任何数据。此操作非常高效，可以使用OpenCV函数处理外部数据。外部数据不会自动解除分配，因此您应该妥善保管。public Mat(int rows, int cols, int type, ByteBuffer data) {nativeObj = n_Mat(rows, cols, type, data);}public Mat(int rows, int cols, int type, ByteBuffer data, long step) {nativeObj = n_Mat(rows, cols, type, data, step);}public Mat(Size size, int type) {nativeObj = n_Mat(size.width, size.height, type);}public Mat(int[] sizes, int type) {nativeObj = n_Mat(sizes.length, sizes, type);}public Mat(int rows, int cols, int type, Scalar s) {nativeObj = n_Mat(rows, cols, type, s.val[0], s.val[1], s.val[2], s.val[3]);}public Mat(Size size, int type, Scalar s) {nativeObj = n_Mat(size.width, size.height, type, s.val[0], s.val[1], s.val[2], s.val[3]);}public Mat(int[] sizes, int type, Scalar s) {nativeObj = n_Mat(sizes.length, sizes, type, s.val[0], s.val[1], s.val[2], s.val[3]);}public Mat(Mat m, Range rowRange, Range colRange) {nativeObj = n_Mat(m.nativeObj, rowRange.start, rowRange.end, colRange.start, colRange.end);}public Mat(Mat m, Range rowRange) {nativeObj = n_Mat(m.nativeObj, rowRange.start, rowRange.end);}public Mat(Mat m, Range[] ranges) {nativeObj = n_Mat(m.nativeObj, ranges);}public Mat(Mat m, Rect roi) {nativeObj = n_Mat(m.nativeObj, roi.y, roi.y + roi.height, roi.x, roi.x + roi.width);}}
3 Core 中常用的函数
4 Mat 中的方法
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