OpenCV.概念（读书笔记）

ZC：学习OpenCV.pdf

1、多通道矩阵（学习OpenCV.pdf）

　1.1、在学习opencv的时候看到多通道矩阵这一概率，恳求大神告诉我一下什么意思_百度知道.html（https://zhidao.baidu.com/question/807614367381163692.html）

　　

　1.2、【OpenCV学习】多通道矩阵的赋值和取值 - gnuhpc - 博客园.html（https://www.cnblogs.com/gnuhpc/archive/2012/12/07/2806643.html）

2、ROI （学习OpenCV.pdf）

　ROI（感兴趣区域）_百度百科.html（https://baike.baidu.com/item/ROI/1125333?fr=aladdin）

　　

　　ZC：Pdf.P81（书.P50） 有关于 ROI的知识　和　COI的知识

3、通道 （学习OpenCV.pdf）　　Pdf.P78（书.P47）

　　

　　

　　　　ZC："n×3"应该就是 上图中 左边的那个样子，"3×n"应该是如下样子：

　　　　　　x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
　　　　　　y0 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9
　　　　　　z0 z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9

　　　　ZC：但是 如果真是这样的话，通道 又不太好理解了：这里 "n×3"和"3×n" 都是 单通道，"n×3" 正好 连续的 x0 y0 z0 为一组，这样访问起来 效率最高，应该就是 "运行最快的索引"，但是 "3×n"的 x0 y0 z0 它们的内存不连续  不好理解...

　　　　ZC：个人 结合上面的图的理解："n×1"和"1×n"都是1维的 而每次 读却需要读3个浮点 ∴需要3通道。

　　　　ZC：　　　　而 "n×3"和"3×n" 都是2维的 可以每次读3个浮点 于是只需要 单通道

　　　　ZC：　　　　这个理解 还是觉得 不对...   而且 不能解释 "3×n" 中  x0 y0 z0 中不连续的现象...

　　

　　ZC：C维对象 的 N维数组、1维对象 的 (N+C)维数组

　　ZC：

　3.1、Pdf.P69　　书.P38

　　

　　　ZC：CV_32FC1：32位 浮点数 通道数为1　（C：channels）

　3.2、关于 3通道的 操作（HSV和RGB是3通道的吗？？），见 Pdf.P82（书.P51）， 3通道的 就是 H、S、V连续存放？R、G、B也是一样 连续存放？

　　ZC：后面的讲解 有说 HSV是3通道的，及公式 3*x+c 。

　　3.2.1、Pdf.P82（书.P51） CvMat.data（类型不定） 和 IplImage.imageData（类型固定uchar*） 的区别，操作时的注意点

4、掩码 / 模板　　Pdf.P85（书.P54）

　　ZC：暂时不理解 讲的是什么...

5、矩阵和图像 基本操作

　　

　　

　　

　　

　　

　

6、in place　　Pdf.P162（书.P131）

　看到这个“in place”不明白什么意思... 度娘了一下（本阶段bwg没了没有翻墙），得到有以下资料：

　　6.1、Python中inplace=True的理解-CSDN论坛.html（https://bbs.csdn.net/topics/392311627?page=1）

　　inplace参数的理解：
         修改一个对象时：
               inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；
               inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。

　　6.2、in-place操作 - ZhangRui的博客 - CSDN博客.html（https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/70197020）

　　in-place操作，意思是所有的操作都是“就地”操作，不允许进行移动，或者称作 原位操作，即不允许使用临时变量。

　ZC：其实 在 Pdf.P162 中 作者也说明了这个意思：“简单无缩放变换的模糊不支持 in place 方式：输入图像与结果必须不同。（在8位和16位情况下，明显不能用 in place 方式；用32位图像时，也保持这一规定。）”

7、IPL_DEPTH_16S, CV_16S、IPL_DEPTH_32S, CV_32S　　（Pdf.P162 书.P131）

　Pdf.P71（书.P40）

　Pdf.P80（书.P49）　“表3-2：OpenCV图像类型”

　　

　　opencv中的数据类型 - dupuleng - 博客园.html（https://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4072736.html）

　ZC：CV_16S、CV_32S 是用于 矩阵的（CvMat Pdf.P69  书.P38）

　　Pdf.P72 书.P41：CV_32FC1

　　Pdf.P78 书.P47：CV32FC2、CV32FC3

　ZC：IPL_DEPTH_16S、CV_16S、IPL_DEPTH_32S 是用于 IplImage的（Pdf.P80  书.P49）

　ZC：上面的我的观点："CV_16S等 用于矩阵，IPL_DEPTH_16S等 用于IplImage"，不知是否正确（先不管它），在 PDF.P69（书.P38）中 有说到：
　ZC：　　"CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>"，从英文可见 "CV_16S"中的数字"16"就是“位深度”（在某些时候 是否就是能理解成“深度”？）

　ZC：　　<<OpenCV3编程入门>>的相关内容 在PDF.P106（书.P89）：“CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The chanel number]  即：CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]”

// ZC: types_c.h 中可见 CV_8UC1 实际上就是 CV_8U的
#define CV_8U   0
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)

#define CV_CN_SHIFT 3
#define CV_DEPTH_MAX (1 << CV_CN_SHIFT)　　　　　　　　　　// ZC: 0000 1000

#define CV_8U   0

#define CV_MAT_DEPTH_MASK       (CV_DEPTH_MAX - 1)　　　　// ZC: 0000 0111
#define CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)

#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)

　　ZC：精简下来是这个样子：

    #define Z_CV_MAT_DEPTH(flags)     ((flags) & 0x7)
    #define Z_CV_MAKETYPE(depth, cn) (Z_CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << 3))

矩阵数据的存取

　简单的方法

　　Pdf.P72 书.P41　“例3-4：利用 CV_MAT_ELEM() 宏存取矩阵”

　　Pdf.P73 书.P42　“例3-5：利用宏 CV_MAT_ELEM_PTR() 为矩阵设置一个数值”

　麻烦的方法

　　Pdf.P73 书.P42　“例3-6：指针访问矩阵结构”

　　Pdf.P74 书.P43　“例3-7：CvMat 和 IplImage 元素函数”

　　Pdf.P75 书.P44　“例3-8：为 CvMat 或者 IplImage 元素设定值的函数”

　恰当的方法

　　Pdf.P76 书.P45　“例3-9：累加一个三通道矩阵中的所有元素”

　　　　ZC：循环访问 矩阵中所有元素

　Pdf.P81 书.P50　“访问图像数据”

　Pdf.P82 书.P51

　　

8、Pdf.P159（书.P128）　　平滑处理（模糊处理(blurring)）

　　频率很高的图像处理方法。最常见的是用来 减少图像上的 噪声 或者 失真。降低分辨率时平滑处理是很重要的（在本章的“图像金字塔”部分会详细介绍这一点）。

　　ZC：这一节内容 整个都不太明白，网上也找不到 书上实验用的图片...　然后 到 Pdf.P163（书.P132）讲到 “高斯卷积和的sigma值” 的时候 就更笨不明白他在讲什么了...

9、Pdf.P165　　图像形态学

10、