团队博客9

　　我们团队的最重要的一部分是人脸的识别，通过摄像头检测人的各项信息。我们采用的技术是OpenCV。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

　　Mat 是OpenCV中最主要的一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。通过Mat的构造函数可以创建一个Mat对象，如

　　Mat M（2，2，CV_8UC3,Scalar(0,0,255)）;

　　还有几个可以遍历Mat的函数

　　　　M.row; // 返回图像行数

 　　　M.nCols;  // 返回图像列数

　　　　M.channels();  //返回通道数

　　　　M.isContinuous(); // 返回bool类型表示是否连续存储

　　调用函数 randu（） 来对一个矩阵使用随机数填充，需要指定随机数的上界和下界：

　　　　Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);

　　　　randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

　　OpenCV支持使用运算符<<来打印其它常用OpenCV数据结构。如

　　　　Point2f P(5, 1); cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;

　　　　Point3f P3f(2, 6, 7);cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;

　　OpenCV为图像的处理提供了一系列的标准的接口，简化计算机视觉程序和解决方案的开发。