EmguCV类CvInvokeClass 方法整理.docx
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EmguCV类CvInvokeClass方法整理
方法—相机标定
CalibrationMatrixValues
使用计算的相机校准矩阵，像素中的图像帧分辨率和物理孔径大小来计算各种有用的相机（传感器/透镜）特性
DrawChessboardCorners
棋盘格角点的绘制（摄像机标定）
Find4QuadCornerSubpix
找到棋盘角的亚像素精度的准确位置
FindChessboardCorners
尝试确定输入图像是否是棋盘图案的视图，并定位标定板内角点
FindCirclesGrid（Image,Size,CalibCgType,Feature2D）
找到圆圈网格中心
FindCirclesGrid（IInputArray,Size,IOutputArray,CalibCgType,Feature2D）
找到圆圈网格中心
GetDefaultNewCameraMatrix
返回默认的新相机矩阵
GetOptimalNewCameraMatrix
基于自由缩放参数返回新的相机矩阵
StereoCalibrate（IInputArray,IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,IInputOutputArray,IInputOutputArray,IInputOutputArray,Size,IOutputArray,IOutputArray,IOutputArray,IOutputArray,CalibType,MCvTermCriteria）
用于标定立体相机（Estimatestransformationbetweenthe2camerasmakingastereopair.Ifwehaveastereocamera,wheretherelativepositionandorientatationofthe2camerasisfixed,andifwecomputedposesofanobjectrelativetothefistcameraandtothesecondcamera,（R1,T1）and（R2,T2）,respectively（thatcanbedonewithcvFindExtrinsicCameraParams2）,obviously,thoseposeswillrelatetoeachother,i.e.given（R1,T1）itshouldbepossibletocompute（R2,T2）-weonlyneedtoknowthepositionandorientationofthe2ndcamerarelativetothe1stcamera.That'swhatthedescribedfunctiondoes.Itcomputes（R,T）suchthat:
R2=R*R1,T2=R*T1+T）
StereoCalibrate（MCvPoint3D32f[][],PointF[][],PointF[][],IInputOutputArray,IInputOutputArray,IInputOutputArray,IInputOutputArray,Size,IOutputArray,IOutputArray,IOutputArray,IOutputArray,CalibType,MCvTermCriteria）
用于标定立体相机
StereoRectify
计算每个摄像机的旋转矩阵（虚拟地）使两个摄像机图像平面处于相同的平面。
StereoRectifyUncalibrated
在不知道摄像头的固有参数和它们在空间的相对位置计算校正变换
方法—内外方位元素确定
CalibrateCamera（IInputArray,IInputArray,Size,IInputOutputArray,IInputOutputArray,IOutputArray,IOutputArray,CalibType,MCvTermCriteria）
估计每个视图的照相机固有参数和外部参数
CalibrateCamera（MCvPoint3D32f[][],PointF[][],Size,IInputOutputArray,IInputOutputArray,CalibType,MCvTermCriteria,Mat[],Mat[]）
估计每个视图的照相机固有参数和外部参数
SolvePnPRansac
利用Ransac方法利用点对求解相机姿态
StereoRectify
计算每个摄像机的旋转矩阵（虚拟地）使两个摄像机图像平面处于相同的平面。
Undistort
转换图像以补偿径向和切向透镜失真
UndistortPoints
与cvInitUndistortRectifyMap相似但也不同，相似的内容是他们都可用于校正镜头失真和透视变换。
不同的是函数cvInitUndistortRectifyMap实际上执行的是反向转换以初始化地图，而这个函数执行的是正向变换。
方法—数组、矩阵运算
Add
数组相加
AddWeighted
数组权重相加
Add
数组相加
AddWeighted
数组权重相加
BitwiseAnd
计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：
dst（I）=src1（I）＆src2（I）ifmask（I）！
=0。
所有数组必须具有相同的类型（除了掩膜）和大小
dst（I）=src1（I）&src2（I）
AbsDiff
计算两数组差值的绝对值
AccumulateSquare
对输入数据或其选中的ROI求和并平方（Addstheinputsrcoritsselectedregion,raisedtopower2,totheaccumulatorsqsum）
AccumulateWeighted
计算源数据的加权平均和，使得acc变为帧序列的运行平均值（Calculatesweightedsumofinputsrcandtheaccumulatoraccsothataccbecomesarunningaverageofframesequence:
acc（x,y）=（1-alpha）*acc（x,y）+alpha*image（x,y）ifmask（x,y）!
=0wherealpharegulatesupdatespeed（howfastaccumulatorforgetsaboutpreviousframes）.
BitwiseOr
计算两个数组的每元素逐位分离（Calculatesper-elementbit-wisedisjunctionoftwoarrays）
dst（I）=src1（I）|src2（I）
CalcCovarMatrix
计算一组向量的协方差矩阵
cvClearND
清除（设置为零）密集数组的特定元素或删除稀疏数组的元素。
如果买没有元素，该函数不运行
cvSet2D
为数组的特定元素分配新值
Determinant
返回方阵矩阵的行列式。
Eigen
计算对称矩阵的特征值和特征向量
Exp
计算输入数组的每个元素的指数
dst（I）=exp（src（I））
FindFundamentalMat
使用四种方法之一计算基本矩阵，如果没有找到矩阵，则返回找到的基本矩阵（1或3）和0的数量
Gemm
执行广义矩阵乘法
dst=alpha*op（src1）*op（src2）+beta*op（src3）,whereop（X）isXorXT
Flip
以不同的3种方式翻转数组（行和列索引为0）
Invert
反转矩阵src1并将结果存储在src2中
InvertAffineTransform
反转仿射变换
LUT
使用查找表中的值填充目标数组
Max
计算两个数组的每个元素最大值赋给新数组
dst（I）=max（src1（I）,src2（I））
Min
计算两个数组的每元素最小值，赋值到新数组中
dst（I）=min（src1（I），src2（I））
MinMaxIdx
查找数组中全局的最大值最小值
MinMaxLoc
找到最小和最大元素值及其位置。
如果阵列有多个通道，则必须为IplImage，并设置COI。
MulTransposed
计算原始数据及其转置的乘积（Calculatestheproductofsrcanditstransposition.Thefunctionevaluatesdst=scale（src-delta）*（src-delta）^Tiforder=0,anddst=scale（src-delta）^T*（src-delta）otherwise.）
Norm（IInputArray,NormType,IInputArray）
返回计算的范数。
多通道阵列被视为单通道，即所有通道的结果相加。
Norm（IInputArray,IInputOutputArray,NormType,IInputArray）
返回计算的范数。
多通道阵列被视为单通道，即所有通道的结果相加。
Normalize
规范化输入数组
Randn（IInputOutputArray,IInputArray,IInputArray）
用正态分布的随机数填充数组
Randn（IInputOutputArray,MCvScalar,MCvScalar）
用正态分布的随机数填充数组
RandShuffle
将原数组（矩阵）打乱
Randu（IInputOutputArray,IInputArray,IInputArray）
返回均匀分布的随机数，填入数组或矩阵
Randu（IInputOutputArray,MCvScalar,MCvScalar）
返回均匀分布的随机数，填入数组或矩阵
SetIdentity
初始化标度单位矩阵
Sqrt
为源数据的每个数组元素开方。
多通道数据每个通道会被单独处理
Sum
对每个通道计算阵列元素的和S、
Sc=sumIarr（I）c
SVBackSubst
进行奇异值回代（Performsasingularvaluebacksubstitution.）
SVDecomp
SVD分解，将矩阵A分解为对角矩阵和两个正交矩阵的乘积
Swap（Mat,Mat）
交换两个矩阵
Swap（UMat,UMat）
交换两个矩阵
Trace
返回矩阵对角线元素之和
Transform
对src数组的每个元素进行矩阵变换，并将结果存储到dst中。
源数组和目标数据应该有相同的深度、尺寸或ROI的尺寸。
transmat和shiftvec应该是浮点型矩阵
Transpose
转置矩阵src1，在复矩阵的情况下，不进行复共轭。
dst（i，j）=src（j，i）
方法—头文件
cvGetCol
返回头文件信息（header），对应输入数组的指定列
cvGetCols
返回头文件信息，对应输入数组跨越的列数（colspan）
cvGetDiag
返回头文件信息，对应输入数组的指定对角线
cvGetImage
返回图像的头文件信息，输入数据类型可以是（matrix-CvMat*,orimage-IplImage*）
cvGetMat
返回输入矩阵的头文件信息，输入矩阵可以是matrix-CvMat,image-IplImage或multi-dimensionaldensearray-CvMatND*
cvGetRawData
以低级别信息填充输出变量。
cvGetRow
返回头文件信息，对应于输入数组的指定行。
cvGetRows
返回头文件信息，对应输入数组的指定行跨度。
cvGetSubRect
返回头文件，对应于输入数组的指定矩形。
换句话说，它允许用户将输入阵列的一部分视为独立阵列。
通过还可提取ROI的子阵列。
cvInitImageHeader
初始化图像的头文件结构，指针指向由用户指定，并返回指针。
（Initializestheimageheaderstructure,pointertowhichispassedbytheuser,andreturnsthepointer.）
cvReleaseImage
释放头文件和图像数据（Releasestheheaderandtheimagedata.）
cvReleaseImageHeader
释放头文件
cvReleaseMat
参照计数器递减矩阵数据，并释放头文件
cvReshape
初始化CvMat头文件，使其指向与原始数组相同的数据，但形状不同，数量的通道不同，行列数不同
cvSetData
将用户数据分配给矩阵头文件
cvCreateMat
为新矩阵和底层数据分配头信息（header），并返回一个指向创建的矩阵的指针。
矩阵逐行存储。
所有行都对齐4个字节。
cvCreateImage
创建头文件并分配数据
方法—图像处理准备
BitwiseNot
反转
CheckRange
检查每个数组元素既不是NaN也不是+-inf，检查将在多个通道上单独进行，该功能还能检查每个值是否在最小值和最大值之间。
CLAHE
对比有限自适应直方图均衡（CLAHE）
Compare
比较两个数组的相应元素并填充目标掩码数组：
dst（I）=src1（I）opsrc2（I）
CountNonZero
返回数组中非零元素的数量
cvCheckArr
检查每个数组元素既不是NaN也不是Infinity。
如果设置了CV_CHECK_RANGE，它还会检查每个元素是否大于或等于minVal并小于maxVal
cvCreateSparseMat
分配一个多维系数矩阵的阵列。
初始该矩阵不含任何元素
cvGetSize
返回输入矩阵或图像的行列数
CvtColor（IInputArray,IOutputArray,ColorConversion,Int32）
将输入图像从一个颜色空间转换为另一个。
该函数忽略IplImage头的colorModel和channelSeq字段，因此应该正确指定源图像颜色空间（包括RGB空间的通道顺序，例如BGR表示B0的24位格式G0R0B1G1R1...布局，而RGB表示具有R0G0B0R1G1B1...布局的24位格式）
CvtColor（IInputArray,IOutputArray,Type,Type）
将输入图像从一个颜色空间转换为另一个。
EqualizeHist
直方图均衡化
ExtractChannel
从图像中提取特定通道
GetDepthType（Type）
获取相应的opencv深度类型
GetDepthType（DepthType）
获取相应的深度类型
Inpaint
使用补绘来恢复该图像定义位置像素的亮度
InRange
对输入数组的每个元素执行范围检查
MixChannels
把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，可用于更改通道的顺序，添加/删除Alpha通道，提取或插入单个通道或多个通道等。
Resize
将图像src调整到指定大小
ResizeForFrame
调整图像大小，使其适合给定的框架
Split
将多通道阵列划分为单独的单通道阵列。
有两种模式可用于操作。
如果原始阵列具有N个通道，那且前N个目标通道不是IntPtr.Zero，则它们都从源阵列中提取，若前N个通道中仅有一个不是IntPtr.Zero，则该特定通道为提取，否则会出现错误
方法—常规方法
BoundingRectangle
返回右上角点
Accumulate
整幅图像或选择区域累加
ApplyColorMap
将颜色应用于图像
BoxPoints（RotatedRect）
计算RotatedRect节点（RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：
矩形中心点（质心）、边长（长和宽）、旋转角度）
BoxPoints（RotatedRect,IOutputArray）
计算RotatedRect节点数组
CalcHist
计算图像的直方图
CalcMotionGradient
计算x,y方向的导数
CompareHist
比较两直方图
ConvertMaps
转换图像的表达方法
ConvertPointsFromHomogeneous
将点从齐性空间转换为欧氏空间
ConvertPointsToHomogeneous
将点从欧式空间转换为齐性空间
ConvertScaleAbs
与cvCvtScale类似，但它存储转换结果的绝对值。
使用线性变换转换输入数组元素成8位无符号整型
ConvexHull（PointF[],Boolean）
使用Sklansky算法找到2D点集的凸包
ConvexHull（IInputArray,IOutputArray,Boolean,Boolean）
使用Sklansky算法找到2D点集的凸包。
ConvexityDefects
找出轮廓的凸度缺陷
链接
CopyMakeBorder
将源2D数组复制到目标数组的内部，并在复制的区域周围形成指定类型的边框。
当需要模拟与嵌入到特定算法实现中的边框类型不同的边框类型时，该功能非常有用。
CvArrToMat
将CvMat、Ipiimage、CvMatND转换为矩阵
cvConvertScale
它将一个数组复制到另一个数组，首先执行缩放（可选）然后转换类型（可选），多通道阵列每个通道被单独处理。
dst（I）=src（I）*scale+（shift,shift,...）
cvCopy
将所选元素从输入数组复制到输出数组。
如果任何传递的数组是IplImage类型，则使用其ROI和COI字段。
两个数组必须具有相同的类型，相同的维数和相同的大小。
dst（I）=src（I）ifmask（I）！
=0
cvGetSpatialMoment
获取空间矩，在图像矩定义为：
M_{x_order，y_order}=sum_{x，y}（I（x，y）*x^{x_order}*y^{y_order}）其中I（x，y）是像素的亮度（x，y）。
（Retrievesthespatialmoment,whichincaseofimagemomentsisdefinedas:
M_{x_order,y_order}=sum_{x,y}（I（x,y）*x^{x_order}*y^{y_order}）whereI（x,y）istheintensityofthepixel（x,y）.）
cvGetNormalizedCentralMoment
检索归一化的中心矩，在图像矩定义为：
eta_{x_order，y_order}=mu_{x_order，y_order}/M00^{（y_order+x_order）/2+1}的情况下，其中mu_{x_order，y_order}是中心时刻（Retrievesnormalizedcentralmoment,whichincaseofimagemomentsisdefinedas:
eta_{x_order,y_order}=mu_{x_order,y_order}/M00^{（y_order+x_order）/2+1},wheremu_{x_order,y_order}isthecentralmoment）
cvGetReal1D
返回单通道数组的特定元素。
如果阵列有多个通道，则会引发运行时错误。
cvGetReal2D
返回单通道数组的特定元素。
如果阵列有多个通道，则会引发运行时错误。
cvGetReal3D
返回单通道数组的特定元素。
如果阵列有多个通道，则会引发运行时错误。
cvGetImageCOI
返回图像感兴趣通道（若所有通道已选返回0）
cvGetImageROI
返回图像感兴趣通道（若所有通道已选返回0）
cvGetCentralMoment
检索中心矩？
（moment），在图像中定义为mu_{x_order,y_order}=sum_{x,y}（I（x,y）*（x-x_c）^{x_order}*（y-y_c）^{y_order}）
其中x_c=M10/M00，y_c=M01/M00-重心的坐标
cvGetImageCOI
返回图像感兴趣通道（若所有通道已选返回0）
cvGetImageROI
返回图像感兴趣通道（若所有通道已选返回0）
cvInitMatHeader
初始化已分配的CvMat结构。
它可以用于使用OpenCV矩阵函数处理原始数据。
cvInitMatNDHeader
初始化由用户分配的CvMatND结构
cvMaxRect
查找包含两个输入矩形的最小面积矩形
cvRange
以如下方式初始化矩阵：
arr（i,j）=（end-start）*（i*cols（arr）+j）/（cols（arr）*rows（arr））
cvReleaseSparseMat
释放稀疏数组，并在退出时清除数组指针
cvResetImageROI
释放图像ROI。
之后整幅图像为被选中状态
cvSampleLine
应用一种线迭代器。
读取位于pt1和pt2之间的所有图像点（包括终点）并将它们存储到缓冲区
cvSetImageCOI
是设置图像的COI的函数，coi为0时表示选择所有通道，1表示第一个通道，2表示第二个等等。
cvSetImageROI
基于给定的矩形设置图像的ROI
cvSetReal1D
将新值分配给单通道阵列的特定元素
cvSetReal2D
将新值分配给单通道阵列的特定元素
cvSetReal3D
将新值分配给单通道阵列的特定元素
cvSetRealND
将新值分配给单通道阵列的特定元素
Decolor
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