学习 OpenCV 时，必须要掌握基础数据结构（如 Point、Size、Scalar），但还需要了解更广泛的核心概念和工具。以下是 OpenCV 的基础知识框架，涵盖常用类、函数和关键模块：
| 类型 | 作用 | 示例 |
cv::Point | 表示 2D/3D 点（整数或浮点坐标） | Point pt(10, 20); |
cv::Size | 表示尺寸（宽度和高度） | Size sz(640, 480); |
cv::Rect | 表示矩形区域（原点 + 宽高） | Rect roi(10, 10, 100, 100); |
cv::Scalar | 表示颜色或四维向量（BGR/RGB） | Scalar color(0, 255, 0);（绿色） |
cv::Mat | 存储图像/矩阵数据（核心类） | Mat img = imread("image.jpg"); |
cv::Vec | 固定长度的数值向量（如像素值） | Vec3b pixel = img.at<Vec3b>(y, x); |
一、Point类（点）
Point类表示二维平面坐标系中的点，即由图像坐标x和y指定的点。Point是Point2i的别称，而Point2i又是Point_<int>的别称。由此可见，Point类所表示的点的x和y的数据类型是整型。
Point_类是采用C++定义的一个模板类。于是，Point_<int64>就表示长整型的点坐标，Point_<float>表示单精度的点坐标，Point_<double>表示双精度的点坐标。
定义一个点的用法如下
Point point;
point.x = 99;
point.y = 99;或者
Point point = Point(99, 99);二、Size类（尺寸）
Size类同样也是一个模板类，表示图像的尺寸（宽和高）或矩形区域的大小。而模板类的名字叫Size_，主要有两个重要的成员，即width和height。能过Size_模板类，又定义了下面这些尺寸类型。
typedef Size_<int> Size2i;
typedef Size_<int64> Size2l;
typedef Size_<float> Size2f;
typedef Size_<double> Size2d;
typedef Size2i Size;Size类的常用操作如下所示。
Size size(320, 240);
int w = size.width; // 获取宽度
int h = size.height; // 获取高度
size.width = 800; // 修改宽度
size.height = 800; // 修改高度
int area = size.area(); // 返回 width * height（800*800=640000）
bool isEmpty = size.empty(); // 当 width <= 0 或 height <= 0 时返回 true
Size sz(100, 200);
Point pt = sz; // Size 可隐式转换为 Point（pt.x=100, pt.y=200）在了解Size的用法之后，我们再来了解它的实际应用，通常，Size类在定义图像尺寸、调整图像大小、定义感兴趣区域（ROI）或定义滤波核大小都经常用到。
Mat img(Size(640, 480), CV_8UC3); // 创建640x480的3通道图像
resize(src, dst, Size(300, 300)); // 缩放图像到300x300
Rect roi(Point(10, 10), Size(100, 100)); // 定义一个100x100的矩形区域
Mat cropped = img(roi); // 裁剪图像
GaussianBlur(img, dst, cv::Size(5, 5), 0); // 5x5高斯核三、Rect类（矩形）
在感兴趣区域（ROI）那一节中我们提到Rect类。Rect 是一个矩形类，用于表示图像或矩阵中的矩形区域。它通过左上角坐标（x, y）和宽度（width）、高度（height）定义一个矩形，是处理图像 ROI（Region of Interest）、目标检测、裁剪等任务的核心工具。
它的定义如下
typedef Rect_<int> Rect2i;// 默认使用整数坐标
typedef Rect2i Rect;它是由Rect_这个模板类定义而来的，从定义上看，Rect类的成员是int型。另外还有两种类型的矩形类，如下所示
typedef Rect_<float> Rect2f;
typedef Rect_<double> Rect2d;Rect的成员主要有4个：
x：矩形左上角的 x 坐标（列索引）y：矩形左上角的 y 坐标（行索引）width：矩形的宽度height：矩形的高度
下面是它的创建和常用使用方法
//创建方式
Rect rect1; // rect1: x=0, y=0, width=0, height=0
Rect rect2(10, 20, 100, 50); // (x=10, y=20, w=100, h=50)
Rect rect3(Point(10, 20), Point(110, 70)); // 等价于rect2
Rect rect4(Point(10, 20), Size(100, 50)); // 等价于rect2
//常用方法
int x = rect.x; // 获取x坐标
rect.width = 200; // 修改宽度
int area = rect.area(); // 返回 width * height
bool inside = rect.contains(cv::Point(50, 30)); // 检查点(50,30)是否在rect内
Rect rectA(10, 10, 100, 100);
Rect rectB(50, 50, 100, 100);
Rect intersection = rectA & rectB; // 交集
Rect union_ = rectA | rectB; // 并集
rect += Point(10, 10); // 将矩形平移(10,10)
rect -= Point(5, 5); // 反向平移
rect += Size(20, 20); // 宽度和高度各增加20从上面的代码不难看出，Rect可以轻松实现成员的访问和修改、计算Rect的面积、判断某个点坐标是否在矩形内、计算矩形的交集和并集、将矩形进行平移和缩放。
注意，OpenCV使用左上角为原点（0，0）的坐标系，x向右为增长，y向下为增长。若矩形超出图像范围，访问像素时会引发错误，一定要做好边界检查工作。
rect = rect & Rect(0, 0, img.cols, img.rows); // 确保矩形在图像内在上面的代码中，如果rect的范围不在img图像中，两者相“与”后，rect的x、y、width、height为零。
四、Scalar类（颜色）
Scalar 是一个四维向量类，主要用于表示颜色（BGR/RGB）或存储多通道数值。它是模板类 Scalar_ 的别名，默认使用 double 类型，但在图像处理中通常用于传递 8 位无符号整数（0~255） 的颜色值。
基本定义
typedef Scalar_<double> Scalar; // 默认双精度浮点，但常用于存储颜色访问4个成员变量分别用scalar[0]、scalar[1]、scalar[2]、scalar[3]表示。由于OpenCV中的图像在通道排列上是BGR或BGRA，所以scalar[0]表示Blue，scalar[1]表示Green，scalar[2]表示Red，scalar[3]表示Alpha（可选）。
在多通道数据中，存储各通道的值，如 HSV 图像的 H、S、V。
示例
cv::Scalar s1; // [0, 0, 0, 0]
cv::Scalar s2(255); // [255, 0, 0, 0]
cv::Scalar s3(0, 0, 255); // B=0, G=0, R=255（红色）
cv::Scalar s4(0, 255, 0, 0); // B=0, G=255, R=0（绿色），Alpha=0Scalar类的常用操作有访问和修改成员的值，颜色转换，标量运算等。下面是它的使用示例。
Scalar color(0, 255, 0); // 绿色
double blue = color[0]; // 获取蓝色分量
color[2] = 0; // 修改红色分量为0（变为青色）
//将图像某个像素的颜色值提取出来
Vec3b pixel = img.at<cv::Vec3b>(y, x);//从 Vec3b 转换（如像素值）
Scalar color2(pixel[0], pixel[1], pixel[2]); // BGR 转 Scalar
//标量计算
Scalar s1(10, 20, 30);
Scalar s2(1, 2, 3);
Scalar s3 = s1 + s2; // [11, 22, 33, 0]
Scalar s4 = s1 * 2; // [20, 40, 60, 0]Scalar类用在许多实际应用场景中，如绘制图形时指定颜色，图像填充或初始化颜色，多通道图像的操作，阈值处理等。
//在img图像中画矩形
rectangle(img, Point(10, 10), Point(100, 100), Scalar(0, 255, 0), 2);
// 全蓝色图像
Mat img(480, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 0, 0));
// 将图像的绿色通道设为0
Mat bgrChannels[3];
split(img, bgrChannels);
bgrChannels[1] = Scalar(0); // 绿色通道置零
merge(bgrChannels, 3, img);
// 阈值化时 Scalar(255) 表示最大值
threshold(img, img, 128, 255, cv::THRESH_BINARY); 在上面的示例中，出现了许多未见过的函数，如rectangle()表示绘制矩形，split()表示分割通道，merge()表示合并通道，threshold()表示对图像进行二值化处理，这些函数将在后面的章节中详细讲解。我们只关注其中使用到Scalar类的地方。
五、Mat类（图像）
Mat（Matrix 的缩写）是最核心的类，用于存储和操作图像、矩阵或多维数据。它是 OpenCV 进行图像处理的基础，支持高效的数学运算、内存管理和像素级操作。
它有几个核心的特性，首先支持多维数组，如1维、2维和3维，自动内存管理，支持多种类型的图像数据，如uchar（8位图）、float（32位图）、double（64图）。可存单通道（灰色）或多通道（BGR、BGRA等）数据。
有关Mat类的图像类型，常用的有CV_8U、CV_32F和CV_64F，而Mat类的通道数则分为CV_8UC1、CV_8UC3和CV_32FC4。
下表是Mat类的常用成员或函数
| 成员或函数 | 说明 |
rows, cols | 获取行数（高度）和列数（宽度） |
channels() | 返回通道数 |
total() | 返回总像素数（rows × cols） |
empty() | 检查矩阵是否为空 |
convertTo() | 转换数据类型（如 CV_8U → CV_32F） |
reshape() | 改变通道数或维度（不复制数据） |
对于多通道操作，可使用cv::split() 和 cv::merge() 分离或合并通道。
六、Vec类（向量）
Vec是一个模板类，在OpenCV中表示向量，如数学向量或像素值向量。由它定义了许多常用预定义类型，如下所示：
typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;
typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;
typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;最常用的就是访问3通道图像的像素值。如下所示：
// 全蓝色图像
Mat img(480, 640, CV_8UC3, Scalar(255, 0, 0))
Vec3b pixel = img.at<Vec3b>(1, 1);
uchar blue = pixel[0];//读蓝色通道值
uchar green = pixel[1];//读蓝色通道值
uchar red = pixel[2];//读蓝色通道值
pixel[0] = 255 - blue;//修改
pixel[1] = 255 - green;//修改
pixel[2] = 255 - red;//修改在几何运算中，Vec2f和Vec3f分别表示2D/3D点或向量。
Vec3f a(1, 2, 3), b(4, 5, 6);
Vec3f c = a + b; // 向量加法
Vec3f d = a * 2; // 标量乘法
float dot = a.dot(b); // 点积
Vec3f cross = a.cross(b); // 叉积(仅适用于3维向量)——重庆教主 2025年5月15日
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