• CXCORE 是 OpenCV 里面使用的常用数据结构，以及处理这些数据结构的函数。
• CV 是常用的 computer vision 相关的函数，比如计算 histogram、目标检测、跟踪的。
• ML 是常用的 machine learning 相关的函数，如做分类的 naive Bayes、SVM 等等。
• highgui 是一些比较高层函数，主要是做用户界面。
• 另外还有一个从摄像头获取数据的 CVCAM 库，但是 1.1 里面似乎并进 highgui 了。
最新的是 1.1pre1，但是 debian 里面还是两年前的 1.0 版本的，这就需要自己编译一个了，后面有空学着 debian 的方式做个 deb 包好了。
OpenCV 的文档也算是还不错的了，除了函数的解释，部分功能还有例程、例子可以参考，这对对函数功能不是很清楚的人是非常有用的，比如我 这里不打算详细的记录 OpenCV 的每个功能，感兴趣的看文档吧。
先从 CXCORE 的基本结构讲起，OpenCV 里面提供了点 CvPoint（分 int 和 float 类型的，一般 int 的都没有后缀，float 会写 32f，double 是 64f；有 2D 和 3D 的版本），大小 CvSize、矩形 CvRect（用左下角的顶点坐标和宽、高表示）、向量 CvScalar（4 个 double 那么大）。更重要的就是存储矩阵用的 CvMat、CvMatND（多维矩阵，一般图片就是几个 channel，每个 channel 是一个 CvMat），稀疏矩阵 CvSparseMat。注意这里面有一个比较重要的成员，就是 int* refcount，这是允许多个“矩阵”（其实是 CvMatHeader 或者 CvMatNDHeader）对同一个矩阵进行引用，这时释放的时候涉及到矩阵元素的属主（ownership），只有当 refcount 为 0 的时候，释放的时候才会释放这些元素。数据的入口都是匿名 union，data 可以当作指针用。图片一般存放在一个 IplImage 结构里面，这个结构里面有很多参数决定图片数据的类型，比如是 UINT8 还是 float 等。创建这些数据最基本的函数就是 cvCreate*，这是产生一个完整的结构，并且分配数据的内存，另有一种是仅仅分配一个 header，函数就是 cvCreate*Header，之后可以用 cvSet*Data 指定数据，释放这些结构使用 cvRelease* 和 cvRelease*Header。另外可以通过 cvInit* 和 cvInit*Header 初始化这些数据结构。我们发现 OpenCV 的函数都是以 cv 开头，而结构都是 Cv 开头。另外，进行深层 copy 使用 cvClone* 函数。如果需要手工增加/减少对数据的 refcount，可以使用 cvIncRefData、cvDecRefData。OpenCV 里面的数据用 CvArr，这是一个 void 类型，因此可以自由转换成为别的类型，如果需要访问 CvArr 类型的数据，可以用 cvGetRawData，下面是一个例子：
cvGetRawData( array, (uchar**)&data, &step, &size );
step /= sizeof(data[0]);
for( y = 0; y < size.height; y++, data += step )
for( x = 0; x < size.width; x++ )
data[x] = (float)fabs(data[x]);这里的 data 是个 float*，因此每次递增量是 cvGetRawData 返回的 step 除以 sizeof(float)。类似的，cvGet* 命令将会返回对应的 header，如 cvGetMat、cvGetImage 等。
对于一个 CvMat，可以用 cvGetSubMat、cvGetRow(s)，cvGetCol(s)、cvGetDiag 获得矩阵的部分，cvGetSize 获得矩阵的大小。遍历稀疏矩阵一般用 cvInitSparseMatIterator、cvGetNextSparseNode。另外可以用 cvGetElemType 获得元素种类，cvGetDim(s) 获得多维矩阵的大小。如果需要访问某些元素，可以用 cvPtr?D 获得指针，cvGet?D 获得元素值，另外有快速版本 cvmGet（对 2D 的矩阵）。对应有 Set 版本，用于赋值，特别的有 cvSetZero 和 cvSetIdentity 用于产生 0 矩阵和单位矩阵。另外和 matlab 类似有个 cvRange，cvReshape 改变矩阵大小，cvRepeat 和 repmat 类似，cvFlip 和 flip* 类似，cvSplit 切分矩阵，cvMerge 是逆操作。针对图片提供有 cvMixChannels。和 randperm 类似有一个 cvRandShuffle。
cvLUT 进行查表（某些图片是 indexed color），cvConvertScale 可以将不同的类型的数据（尤其是图片，有的用 float 的 0-1 表示，有的用 UINT8 表示）互相转化，它的一个特殊情况就是 cvConvertScaleAbs，cvAdd 将两个 CvArr 相加，cvAddS 加的是 scalar，cvAddWeighted 是加权和，cvSub 是相减，cvSubS 减标量，cvSubRS 是用标量减 CvArr，cvMul 是相乘，，cvDiv 是除，另外有 cvAnd(S)、cvOr(S)、cvXor(S)、cvNot、cvCmp(S)；cvInRange(S) 可以检查元素是不是位于上下界中，cvMax(S)、cvMin(S) 求最大最小，cvAbsDiff(S) 求差的绝对值，cvCountNonZero 数非零元素个数，cvSum 求和，cvAvg 求平均，cvAvgSdv 计算均值和标准差，cvMinMaxLoc 返回最小最大的位置，cvNorm 计算范数（包括 、 和 ）。cvReduce 将矩阵变成向量。
OpenCV 也实现了一些代数运算，比如 cvDotProduct 计算内积，cvNormalize 将向量依照某种范数归一化，cvCrossProduct 计算叉积，cvScaleAdd 将标量相加，cvGEMM 是一个广义的矩阵乘积，包括每个矩阵是不是转置，然后相乘相加（用它定义了 cvMatMulAdd 和 cvMatMul），矩阵产生的变换 cvTransform、cvPerspectiveTransform，转置相乘 cvMulTransposed，迹 cvTrace，转置 cvTranspose、行列式 cvDet，cvInvert 求逆，cvSolve 求解线性方程组，cvSVD 计算奇异值分解，cvSVBkSb 用奇异值产生原来的矩阵，求对称矩阵的特征值 cvEigenVV，cvCovarMat 计算协方差矩阵，cvMahanobis 计算马氏距离，cvCalcPCA 计算主成分分解，cvProjectPCA 进行投影，cvBackProjectPCA 重构，。
下面是 OpenCV 里面常用的数学函数，如舍入的 cvRound、cvFloor 和 cvCeil，开方系列 cvSqrt、cvInvSqrt、cvCbrt，反正切 cvFastArctan、判断 cvIsNaN、cvIsInf，坐标转换 cvCartToPolar 和 cvPolarToCart，幂函数 cvPow，指数 cvExp，对数 cvLog，求解三次方程 cvSolveCubic，一般多项式 cvSolvePoly。
另外有一些随机数相关的函数，比如 cvRNG 产生一个 random number generator，cvRandArr 产生一个随机 CvArr，cvRandInt 返回一个随机整数，cvRandReal 产生 0-1 之间的随机实数。
另外有一些和 discrete Fourier transform 相关的东西，比如 cvDFT，cvDCT 等。
OpenCV 提供了一些动态存储的数据结构，这在很多操作中非常重要，比如需要进行检测某些特征点，那么用户并不知道将会发现多少个，所以最好的方法是使用 OpenCV 的动态数据结构，不过很遗憾的是，似乎这些结构不仅不能和 STL 的容器互相转换，接口也并不统一。比较重要的类结构是 CvMemStorage，一般说来我们使用 cvCreateMemStorage 创建一个，并最后用 cvReleaseMemStorage 释放，OpenCV 里面很多函数需要 workspace 往往就是一个 CvMemStorage，如果需要自己进行更细致的操作，就需要了解一些比较基本的知识，比如它的结构是一个一个的 block 用双向链表链接（CvMemBlock 结构）而成，通过 CvMemStoragePos 记录位置，通过 cvCreateChildMemStorage 可以创建一个和 parent 相对独立的存储空间，临时存放数据非常方便。通过 cvClearMemStorage 将该结构管理的内存减到最少。CvMemStorage 提供了一个较大尺度的内存管理机制，而 CvSeq 就成为了一个容器，这个容器是一个双向链表（另有 CvSeqBlock 是个循环链表）。这个容器可以用 cvCreateSeq 创建（有一些内部支持的类型），cvSeqPush/cvSeqPop 是当作一个 stack 来进行入栈操作，类似的操作是 cvSeqPush/PopFront（队列常用操作），还可以一次插入多个 cvPush/PopMulti，插入 cvSeqInsert、删除 cvSeqRemove、删除所有元素 cvClearSeq、获得其中一个元素 cvGetSeqElem、获得一个元素的指标 cvGetElemIdx、转换成 array cvCvtSeqToArray、为 array 创建 Seq 的 header cvMakeSeqHeaderForArray，创建一个 CvSeq 的子序列 cvSlice、复制 cvCloneSeq、子序列的删除插入 cvRemove/InsertSlice、反转 cvSeqInvert、排序 cvSeqSort、搜索 cvSeqSearch。和 CvSeq 的输入输出相关的就是 CvSeqWriter 和 CvSeqReader 了，分别调用 cvStart/EndWriter/Reader 即可。
