这里对opencv里面的一些比较常见的函数做了一个归纳，有C接口的，也有C++接口的；更多函数可以查询最新的
1.cvNormalize
功能：根据某种范数或者数值范围归一化数组.void cvNormalize( const CvArr* src, CvArr* dst, double a=1, double b=0, int norm_type=CV_L2,const CvArr* mask=NULL );src： 输入数组dst： 输出数组,支持原地运算a： 输出数组的最小/最大值或者输出数组的范数b：输出数组的最大/最小值norm_type： 归一化的类型可以有以下的取值:CV_C - 归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)CV_L1 - 归一化数组的L1-范数(绝对值的和)CV_L2 - 归一化数组的(欧几里德)L2-范数CV_MINMAX - 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围mask 操作掩膜,用于指示函数是否仅仅对指定的元素进行操作该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内对于不同的norm_type, 根据(mask=null)的时候, a,b(a>b)起的作用结果如下:norm_type=CV_C时, src 被重新"缩放"(rescale)到dst, 使得dst的值是线性映射到[0,1]区间.(a,b其实无作用)norm_type=CV_L1,或者 CV_L2时, 得到L1,L2规范化的dst.(a,b其实无作用)norm_type=CV_MINMAX时, src会被缩放(rescale)和移动(translation)到dst,使得dst的值是线性映射到[b,a]区间.2.cvConvert
因为 IplImage 里的数据，你只能用uchar的形式存放，当你需要这些图像数据看作数据矩阵来运算时，0~255的精度显然满足不了要求；
然而CvMat里却可以存放任意通道数、任意格式的数据，这个机制方便了研究中的这种需求，转化为矩阵就可以进行更自由的计算；
1 void Show(CvMat* mat) 2 { 3 CvSize size = cvSize(mat->width,mat->height); 4 IplImage* imgBuf = cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U,1); 5 cvConvert(mat,imgBuf); 6 cvNamedWindow("mat",CV_WINDOW_AUTOSIZE); 7 cvShowImage("image",mat); 8 cvWaitKey(0); 9 cvReleaseImage(&imgBuf); 10 } 3.cvCopy
void cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );在使用这个函数之前，你必须用cvCreateImage（）一类的函数先开一段内存，然后传递给dst。cvCopy会把src中的数据复制到dst的内存中。4.cvCloneImage
IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );在使用函数之前，不用开辟内存。该函数会自己开一段内存，然后复制好image里面的数据，然后把这段内存中的数据返回给你。5.cvFilter2D
对图像做卷积
void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
- src 输入图像. dst 输出图像. kernel 卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道，先用cvSplit函数分解图像到单个色彩通道上，然后单独处理。 anchor 核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。 本函数对图像进行线性滤波，支持 In-place 操作。当核运算部分超出输入图像时，函数从最近邻的图像内部象素差值得到边界外面的象素值。