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该文档为OpenCV Python API手册压缩包。

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简介:
该文档提供了一个关于 OpenCV-Python API 的详尽手册,以压缩文件形式(.rar)呈现。它包含了该库的各项函数、类和模块的详细说明,旨在帮助开发者更好地理解和运用 OpenCV-Python 提供的强大功能。

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    《OpenGL 4.5 API手册文档》提供了全面且详细的函数参考和示例代码,帮助开发者掌握最新的OpenGL图形编程技术。 ### OpenGL 4.5 API文档知识点解析 #### 一、OpenGL简介 OpenGL 4.5是一种跨平台的图形应用程序接口(API),它使开发者能够为个人电脑、工作站和超级计算硬件开发高性能且视觉吸引人的图形软件应用。这些应用涵盖多个市场领域,如计算机辅助设计(CAD)、内容创作、能源、娱乐、游戏开发、制造、医疗及虚拟现实等。 #### 二、OpenGL 4.5参考卡片说明 - **来源**:此文档来源于官方网站。 - **版权信息**:版权所有 ©2014 Khronos Group - 版本0814。 - **主要内容**:文档包含了OpenGL 4.5 API的主要命令和功能介绍,以及相关的语法说明。 - **引用方式**: - 函数名称指向参考卡片上的函数。 - [n.n.n] 和[表格 n.n]指代OpenGL 4.5核心规范中的章节和表格。 - [n.n.n] 指代OpenGL着色语言4.50规范中的章节。 #### 三、OpenGL命令语法 OpenGL命令由返回类型、名称及可选的1到4个字符(或字符对)组成,这些字符来自“命令字母表”。命令的基本形式如下: ```cpp return-type Name{1234}{bsii64fdubusuiui64}{v}([args,]Targ1,,TargN[,args]); ``` - **参数说明**: - 参数被方括号包围的(如 `[args,]` 和 `[,args]`),可能不存在。 - 参数类型 T 和参数数量 N 可能通过命令名称后缀指示。N 可以为 1、2、3 或 4。如果出现“v”,则表示通过指针传递一个包含 N 个元素的数组。 - OpenGL 文档中可能会省略标准前缀,以提高阅读效率。 #### 四、命令执行与错误处理 - **OpenGL 错误**: - **get_error()**:返回当前OpenGL错误状态,用于诊断问题。 - 可能的错误值包括但不限于: - **NO_ERROR**:无错误发生。 - **GUILTY_CONTEXT_RESET**:上下文重置是由于应用程序行为导致的。 - **INNOCENT_CONTEXT_RESET** 或 **UNKNOWN_CONTEXT_RESET**:上下文重置原因未知或非应用程序引起。 - **图形重置恢复** - **get_graphics_reset_status()**:获取图形重置的状态。 - **get_integer(RESET_NOTIFICATION_STRATEGY)**:返回重置通知策略。 - **刷新与完成** - **flush()**:确保所有OpenGL命令都被处理并发送到显卡。 - **finish()**:等待所有OpenGL命令完成执行。 - **浮点数表示** - **16位浮点数**:1位符号、5位指数、10位尾数。 - **无符号11位浮点数**:5位指数、6位尾数。 - **无符号10位浮点数**:5位指数、5位尾数。 #### 五、数据类型与命令字母表 - **数据类型** - **b**: 字节 (8位)。 - **ub**: 无符号字节 (8位)。 - **s**: 短整型 (16位)。 - **us**: 无符号短整型 (16位)。 - **i**: 整型 (32位)。 - **ui**: 无符号整型 (32位)。 - **f**: 单精度浮点数。 - **d**: 双精度浮点数。 - **64f** 和 **64d**:分别表示单精度和双精度的64位版本。 - **u**: 表示无符号整数类型。 #### 六、总结 OpenGL 4.5 是一种强大的图形编程接口,支持高度复杂的图形渲染任务。本篇文档涵盖了 OpenGL 4.5 的基础概念、命令语法及错误处理机制等内容。通过对这些知识点的理解,开发者可以更有效地使用 OpenGL 来创建高质量的图形应用。
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    本资源提供OpenCV 4.5.1版本的API手册中文版,附带Python 1.5.5接口说明,适合计算机视觉开发者与研究者查阅和学习。 赠送的资源包括:opencv-4.5.1-1.5.5.jar; 原API文档为:opencv-4.5.1-1.5.5-javadoc.jar; 源代码文件是:opencv-4.5.1-1.5.5-sources.jar; Maven依赖信息文件:opencv-4.5.1-1.5.5.pom; 还有包含翻译后的API文档的压缩包:opencv-4.5.1-1.5.5-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip。 使用 Maven 坐标为:org.bytedeco:opencv:4.5.1-1.5.5。 标签包括:bytedeco、opencv、中文文档、jar包、java; 使用翻译后的API文档方法是解压后,用浏览器打开“index.html”文件即可查看内容。 这些翻译工作确保了代码和结构的完整性,仅对注释和说明进行了精准翻译,请放心使用。
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    简介:OpenCV Java API文档提供了Java环境下使用OpenCV库进行计算机视觉和图像处理编程的详细指南与函数参考。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的图像处理和计算机视觉工具包,在多个领域如图像识别、特征检测及拼接等方面得到广泛应用。本段落将详细介绍如何使用Java API进行图像处理,特别关注的是OpenCV 2.9.4版本。 在Java平台上,开发人员可以通过一系列类与方法实现读取、操作以及显示图片的任务。例如`HighGui`模块中的函数如`imread()`用于加载图像文件;而`imshow()`则负责将图像展示出来。这些基础功能是进行图像处理不可或缺的步骤之一,帮助快速调试和查看结果。 OpenCV中使用`Mat`对象来表示图像数据——这是一个二维数组,存储了像素值信息,并支持索引访问或修改特定位置的数据点。例如可以通过调用`get()`获取某处的具体数值或者利用`set()`设置新的值。除此之外,还有复制、裁剪等操作可以完成对矩阵的进一步处理。 对于更复杂的图像处理任务,OpenCV提供了诸如模糊化(如`blur()`, `GaussianBlur()`, `medianBlur()`)、边缘检测(例如使用Canny算法)以及直线识别等功能函数来简化工作流程。这些工具大大降低了实现复杂视觉效果所需的编程难度。 色彩空间转换是另一个值得注意的功能模块:通过调用`cvtColor()`,开发人员可以轻松地在不同颜色模型间进行变换,比如从RGB模式转为灰度图或HSV等格式,这对于基于特定颜色属性的图像分析非常有用。 此外,在特征检测领域OpenCV同样表现出色。例如SIFT和SURF算法可以通过实现接口FeatureDetector来识别并描述图片中的关键点位置,这在诸如物体匹配与识别的任务中发挥着重要作用。 JavaCV是一个补充性的项目,为使用C++代码库的计算机视觉任务提供了额外的支持选项,在Java环境里运行这些功能需要通过JNI(即Java Native Interface)进行桥接。这样就允许开发者直接调用各种底层的功能实现而无需离开熟悉的编程语言和开发框架。 因此在实践中,了解不同OpenCV模块如`opencv_core`, `opencv_imgproc`, 和`opencv_highgui`等所提供的API组合,并结合具体的应用需求灵活运用它们是非常关键的步骤之一。同时深入理解相关算法原理对于提高代码效率及解决实际问题也是至关重要的因素。 总而言之,掌握好这套丰富的图像处理工具能够显著提升Java开发者在视觉领域的工作效能与项目质量。除了学习如何使用这些高级功能之外,还要关注计算机视觉背后的理论知识以获得更全面的理解和应用能力。
  • Python API
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    《Python API手册》是一份详尽的文档集合,涵盖了Python编程语言中各个库和模块的功能与用法,旨在帮助开发者高效地进行软件开发。 学习 Python API 文档时,请参考官方文档并进行备份以便日后查阅。