opencv2.0版本对OpenCV可是进行了大刀阔斧的改革

一、2.0版本对OpenCV可是进行了大刀阔斧的改革，用c++重新了大部分结构，而不是1.X版本中的c结构。这些模块包括：
core——定义了基本数据结构，包括最重要的Mat和一些其他的模块
imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等
video——该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪
calib3d——基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建
features2d——显著特征检测，描述，特征匹配
objdetect——物体检测和预定义好的分类器实例（比如人脸，眼睛，面部，人，车辆等等）
highgui——视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口
gpu——利用GPU对OpenCV模块进行加速算法
ml——机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等等）
flann——Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（FLANN）算法库
legacy——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容
还有一些其他的模块，比如FLANN算法库、Google测试包、Python bingdings等等

二、自从版本2.0，OpenCV采用了新的数据结构，用Mat类结构取代了之前用extended C写的cvMat和lplImage，更加好用啦，最大的好处就是更加方便的进行内存管理，对写更大的程序是很好的消息。

需要注意的几点：
1. Mat的拷贝只是复制了Mat的信息头，数据的指针也指向了被拷贝的数据地址，而没有真正新建一块内存来存放新的矩阵内容。这样带来的一个问题就是对其中一个Mat的数据操作就会对其他指向同一块数据的Mat产生灾难性的影响。

2.建立多维数组的格式是这样的
int sz[3] = {2, 2, 2};  
Mat L(3, sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));  

3.传统的lplImage格式也可直接转换为Mat格式
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);  
Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat  

如果想将新版本的Mat格式转换为老版本，则需要如下调用：

Mat I;  
IplImage* pI = &I.operator IplImage();  
CvMat* mI = &I.operator CvMat();  

不过更安全的调用格式为：
Ptr<IplImage> piI = &I.operator IplImage();  

4.Mat结构更加友好，很多操作更接近matlab的风格
5.也有Point2f，Point3f，vector等数据结构可以使用
6.RNG类可以产生随机数
7.实现颜色通道的分离使用函数split

三、2.0新版本对数据结构进行了大幅修改：

定义了DataType类

定义了Point_模板类，取代了之前版本的CvPoint、CvPoint2D32f

定义了Point3_模板类，取代了之前版本的CvPoint2D32f

定义了Size_模板类，取代了之前版本的CvSize和CvSize2D32f

定义了Rect_模板类，取代了之前版本的CvRect

RotatedRect模板类，

TermCriteria模板类，取代了之前的CvTermCriteria，这个类是作为迭代算法的终止条件的，这个类在参考手册里介绍的很简单，我查了些资料，这里介绍一下。该类变量需要3个参数，一个是类型，第二个参数为迭代的最大次数，最后一个是特定的阈值

Matx模板类。Matx模板类是对Mat类的一个拓展，从Matx类有派生出Vec类，又Vec类又派生出Scalar_类，取代了CvScalar

定义了Range类指定了一个序列的一个连续的子序列

定义了Ptr类用来对老版本的数据结构进行指针操作，更安全有效，可以防止内存的不正常使用。

最最重要的定义了Mat类来表示矩阵，取代了之前的CvMat和lplImage。Mat结构支持的操作有：

构造析构函数Mat和~Mat

对=、MatExpr、( )、CvMat、IplImage进行了运算符重载

row、col函数

rowRange、colRange

类似matlab的运算操作diag、t、inv、mul、cross、dot、zeros、one、eye

复制转换变形clone、copyTo、convertTo、assignTo、setTo、reshape、create、addref

其中copyTo函数有个妙用，不但可以复制Mat，还可以通过mask提取出感兴趣的部分

数据的操作release、resize、reserve、push_back、pop_back、locateROI、adjustROI

Mat的信息total、isContinuous、elemSize、elemSize1、type、depth、channes、step1、size、empty

定位ptr、at、begin、end

还做了几个扩展类Mat_、NAryMatlterator、SparseMat、SparseMat_取代了之前的CvSparseMat。这些类的操作运算与Mat大同小异，类声明参考core的具体头文件

当然，新版本对老版本的数据结构和函数依然支持。

新版本还在这些结构里支持dft、dct变换，我这里讲一下我的新发现PCA类、SVD类

PCA类有构造函数PCA，运算符重载()，project，backProject。SVD类有构造函数SVD，运算符重载()，compute，solveZ，backSubst

这里介绍几个我使用过的实用函数：

inRange函数可以检查Matsrc的内容是否在Matlower、Matupper之间，输出结果是一个uchar型矩阵，1表示在两者之间，否则为0，值得注意的是，Matlower，Matupper也可以用Scalar的格式

bitwise_xxx函数对两个矩阵进行位运算，结果保存在第三个矩阵当中

mixChannels函数可以实现矩阵的指定通道复制到新矩阵的指定通道

总之，新版本支持更多的数学运算，还支持一些画图操作