1.OpenCV:Mat源码解读
2.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
3.概述在Linux下编译安装OpenCV的源码步骤
4.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
5.MacBook(m1)源码编译opencv
6.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，大全我们可以了解到Mat如何管理内存、源码与Sub-mat的大全关系，以及如何支持不同数据类型。源码本文旨在提供对Mat类的大全拍拍灯源码深入理解，帮助你掌握Mat的源码内存管理机制、数据结构设计，大全以及Mat中数据类型的源码表示方式。通过本文，大全你将对Mat的源码基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的大全策略。
Mat类的源码实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的大全Mat。Mat的源码内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。
UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的能量密集公式源码基本构造就有了基础概念。
Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。
通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。
最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的网店源码指什么Mat进行数据处理。
编程工具篇编译OpenCV+opencv_contrib
在进行Unity：从零开始搞AR教程时，我们需要集成ArUco功能，这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。以下是详细的编译步骤： 首先，访问CMake官网下载最新版本（如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi）并安装。 然后，去GitHub下载OpenCV（选择4.5.3版本）和opencv_contrib的源码，链接分别为：opencv-4.5.3-vc_vc.exe
Source code (zip)
下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码包。 接下来，使用CMake进行编译。在CMake的配置过程中，选择Visual Studio （根据你的系统调整），配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的位置。确保勾选"BUILD_opencv_world"，并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"（如果有需要）。点击Configure，然后Generate，生成过程完成后进入build目录。 在build目录中，打开OpenCV.sln文件，选择“批生成”，勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL"，最后点击生成。编译完成后，flutter源码开发教程头文件和动态库会在Install文件夹中找到。 最后一步，如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境（参阅编程工具篇），则无需重复，直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置，建议参考相关教程进行设置或更新。概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
OpenCV是一个计算机视觉库，支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的下载链接为opencv.org/releases.htm...
选择最新版本3.2.0，Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本，CMake 2.8.7或更高，Git，GTK+2.x或更高（包括headers），pkg-config，Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包，ffmpeg或libav的开发包：libavcodec-dev，libavformat-dev，libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev，rocketmq消息存储源码libdc 2.x，libjpeg-dev，libpng-dev，libtiff-dev，libjasper-dev，libdc--dev，CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装，打开终端，输入相关命令即可。安装完毕后，在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹，编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。
开始编译，只需三行命令：配置、build和安装。配置命令为：$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型，有Release和Debug两种；CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录，一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES，前者构建文档，后者构建所有示例。若配置命令无法执行，去掉-D后面的空格。build命令为：make -j7，使用7个线程加速编译。安装命令为：sudo make install。
至此，Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况，可以尝试运行一段代码：读取并显示。代码如下：import cv2image = cv2.imread（“logo.png”， 1）cv2.imshow（“Hello， world！”， image）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）若在运行时遇到错误，请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后，将看到显示的。
opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。
简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。
公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。
如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。
MacBook(m1)源码编译opencv
首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:
bash
git clone /opencvopencv.git
如果你想锁定特定的版本，比如2.1分支，可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来，为了进行编译，你需要准备一个专门的构建目录，这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后，运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后，开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。
OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。
Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。
Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。
在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。
总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。
