OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的数据结构和函数，用于处理图像和视频数据。以下是一些OpenCV中常用的数据结构和函数：
常用数据结构：
- cv::Mat：这是OpenCV中最基本和最常用的数据结构，用于存储图像和多维矩阵数据。cv::Mat对象可以包含像素数据，可以通过行、列、通道等方式进行索引和访问。cv::Mat支持灵活的尺寸和通道数，可以用于处理不同分辨率和通道数量的图像。
- cv::Point 和 cv::Point2f：这两个数据结构用于表示二维点，通常用于图像上的坐标。cv::Point使用整数坐标，而cv::Point2f使用浮点数坐标，提供了更高的精度。
- Rect：Rect类用于表示矩形区域，它包含四个重要的数据成员：x, y（矩形左上角的坐标点）和width, height（矩形的宽度和高度）。Rect类还提供了许多实用的成员函数，如求左上角和右下角的坐标等。
常用函数：
- 图像加载与展示 ：
cv2.imread()：用于读取图片文件。cv2.imshow()：用于在窗口中显示图像。cv2.waitKey()：等待键盘输入，常用于控制图像显示的持续时间。cv2.destroyAllWindows()：销毁所有OpenCV窗口。
- 图像变换 ：
cv2.flip()：用于翻转图像。cv2.rotate()：用于旋转图像（虽然OpenCV没有直接的rotate函数，但可以通过仿射变换或透视变换实现）。cv2.getPerspectiveTransform()：获取透视变换矩阵。
- 图像处理 ：
cv2.contour：用于查找图像中的轮廓。cv2.moments：计算图像的矩，常用于形状分析。cv2.morphologyEx()：形态学操作，如腐蚀、膨胀等。cv2.filter2D()：应用自定义卷积核对图像进行滤波。
- 图像运算 ：
cv2.subtract()、cv2.multiply()、cv2.divide()：分别用于图像的相减、相乘和相除。cv2.bitwise_and()、cv2.bitwise_or()、cv2.bitwise_not()、cv2.bitwise_xor()：按位与、或、取反和异或操作。
- 直方图相关 ：
cv2.calcHist()：计算图像的直方图。cv2.equalizeHist()：直方图均衡化，用于改善图像的对比度。
- 其他 ：
cv2.connectedComponents()：图像连通组件分析。
这些只是OpenCV中常用的一部分数据结构和函数，实际上OpenCV提供了更多的功能和工具，用于各种复杂的计算机视觉任务。为了充分利用OpenCV的强大功能，建议查阅官方文档和教程以获取更详细的信息和示例代码。