OpenCV-------常用函数

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-05-14 07:45 227阅读 0赞

# AutoBuffer #

自动分配的缓冲区类,该类为函数和方法分配临时缓冲区。如果一个临时的缓冲区通常是小（几K的内存），但其大小取决于参数，在堆中创建一个小的固定大小的数组是有意义的。  
　　在opencv的core.hpp里面有AutoBuffer<>()函数，该函数为自动分配一段指定大小的内存,并且可以指定内存中数据的类型。

cv::AutoBuffer<float, 1000> buf; //　创建一个包含1000 float自动缓冲区
    cv::AutoBuffer<float> dbuf(1000);// 创建一个包含1000 float自动缓冲区

# cvSeq #

[https://blog.csdn.net/wqvbjhc/article/details/5497017][https_blog.csdn.net_wqvbjhc_article_details_5497017]

# icvHoughSortDescent32s() #

void icvHoughSortDescent32s(int \*sequence , int sum , int\*data)，参数解释：

第三个参数：数组的首地址

第二个参数：要排序的数据总数目

第一个参数：此数组存放data中要参与排序的数据的序号

举个例子，我们有一个大数组data\[\],有1000个int型数据，在实际应用中有sum=100个我们要取出来并进行排序，到底是哪100个数呢，我们把这些数据在data\[\]中的序号存放在sequence\[\]数组中，即这100个数为data\[sequence\[0\]\]~ data\[sequence\[99\]\],这样我们调用函数的形式为：

icvHoughSortDescent32s(sequence , sum , data) ;

结果，本函数按照这100个数的大小进行降序排列，并将降序排列后的数据对应的在data\[\]中的序号赋给sequence\[\]数组，这样，这100个数的降序排列为data\[sequence\[0\]\]~ data\[sequence\[99\]\]，注意这里sequence\[\]数组中数据已经进行了重新排序。而且这个排序算法改变的只是sequence\[\]数组中的元素，源数据data\[\]未发生丝毫改变。

# cvRNG() #

cvGetTickCount()  
返回64位长整数的时间数据,在OpenCV是为CvRNG设置的专用种子。

cvGetTickFrequency()  
返回系统时钟频率

cvRNG()  
跟一般的C语言srand()使用方法一样，要先给它一个种子，但srand()用到的是unsigned int的32位种子范围，而cvRNG()用的是64位长整数种子。初始化CvRNG资料结构，假如seed给0，它将会自动转成-1。  
cvRNG(64位种子)

cvRandInt()  
返回均匀分布32位的随机数，均匀分布为统计学上的专有名词，表示长时间下所有数字出现的概率都是一样的，而cvRandint()在opencv里使用的公式：  
temp = (uint64)(unsigned)temp\*1554115554 + (temp >> 32);  
这个公式的名称叫Multiply-with-carry (MWC) generator，有兴趣的话可以在网络上找“随机数产生器”，Multiply-with-carry是将64位的种子去产生32位的随机数。  
unsigned cvRandInt(CvRNG资料结构)

cvRandReal()  
返回均匀分布，0~1之间的随机小数，cvRandReal()的公式则是用  
cvRandInt(rng)\*2.3283064365386962890625e-10  
的方法,其实就是cvRandInt(rng)\*2^(-32),也就是将cvRandInt()随机出来的结果(32位除以2的三十二次方,因此,出现的结果将会是0~1之间的小数,也就是随机0~1之间。  
double cvRandReal(CvRNG资料结构)

[https_blog.csdn.net_wqvbjhc_article_details_5497017]: https://blog.csdn.net/wqvbjhc/article/details/5497017