OpenCV has been around since 2001.

OpenCV has been around since 2001. In those days the library was built around a C interface and to store the image in the memory they used a C structure called IplImage. This is the one you’ll see in most of the older tutorials and educational materials. The problem with this is that it brings to the table all the minuses of the C language. The biggest issue is the manual memory management. It builds on the assumption that the user is responsible for taking care of memory allocation and deallocation. While this is not a problem with smaller programs, once your code base grows it will be more of a struggle to handle all this rather than focusing on solving your development goal.
Luckily C++ came around and introduced the concept of classes making easier for the user through automatic memory
management (more or less). The good news is that C++ is fully compatible with C so no compatibility issues can arise
from making the change. Therefore, OpenCV 2.0 introduced a new C++ interface which offered a new way of doing things which means you do not need to fiddle with memory management, making your code concise (less to write, to achieve more). The main downside of the C++ interface is that many embedded development systems at the moment support only C. Therefore, unless you are targeting embedded platforms, there’s no point to using the old methods (unless you’re a masochist programmer and you’re asking for trouble). The first thing you need to know about Mat is that you no longer need to manually allocate its memory and release it as soon as you do not need it. While doing this is still a possibility, most of the OpenCV functions will allocate its
output data automatically. As a nice bonus if you pass on an already existing Mat object, which has already allocated the required space for the matrix, this will be reused. In other words we use at all times only as much memory as we need to perform the task.
Mat is basically a class with two data parts: the matrix header (containing information such as the size of the matrix, the method used for storing, at which address is the matrix stored, and so on) and a pointer to the matrix containing

Kết quả (Việt) 2:

OpenCV đã được khoảng từ năm 2001. Trong những ngày thư viện được xây dựng xung quanh một giao diện C và để lưu trữ các hình ảnh trong bộ nhớ của họ được sử dụng một cấu trúc được gọi là C IplImage. Đây là một trong những bạn sẽ thấy trong hầu hết các hướng dẫn cũ và tài liệu giáo dục. Vấn đề ở đây là nó mang đến cho bảng tất cả các nhược điểm của ngôn ngữ C. Vấn đề lớn nhất là việc quản lý bộ nhớ của nhãn hiệu. Nó được xây dựng dựa trên giả định rằng người sử dụng có trách nhiệm chăm sóc cấp phát bộ nhớ và deallocation. Trong khi điều này không phải là một vấn đề với các chương trình nhỏ hơn, một khi cơ sở mã của bạn phát triển nó sẽ được nhiều hơn một cuộc đấu tranh để xử lý tất cả điều này thay vì tập trung vào giải quyết các mục tiêu phát triển của mình.
May mắn C ++ đến xung quanh và giới thiệu các khái niệm về các lớp học làm cho dễ dàng hơn cho người sử dụng thông qua bộ nhớ tự động
quản lý (nhiều hơn hoặc ít hơn). Các tin tốt là C ++ là hoàn toàn tương thích với C, do đó không có vấn đề tương thích có thể phát sinh
từ việc thay đổi. Vì vậy, OpenCV 2.0 giới thiệu một C ++ giao diện mới này đã cung cấp một phương pháp mới để làm những việc đó có nghĩa là bạn không cần phải fiddle với quản lý bộ nhớ, làm cho súc tích mã của bạn (ít hơn để viết, để đạt được nhiều hơn). Nhược điểm chính của giao diện ++ C là nhiều hệ thống nhúng phát triển tại thời điểm hỗ trợ chỉ C. Vì vậy, trừ khi bạn đang nhắm mục tiêu nền tảng nhúng, không có điểm để sử dụng các phương pháp cũ (trừ khi bạn là một lập trình viên masochist và bạn đang yêu cầu cho các rắc rối). Điều đầu tiên bạn cần biết về Mat là bạn không còn cần phải tự phân bổ bộ nhớ của nó và phát hành nó ngay khi bạn không cần nó. Trong khi làm điều này vẫn còn là một khả năng, hầu hết các chức năng OpenCV sẽ phân bổ của
dữ liệu đầu ra tự động. Là một tiền thưởng tốt đẹp nếu bạn vượt qua trên một đối tượng Mat đã tồn tại, trong đó đã phân bổ không gian cần thiết cho các ma trận, điều này sẽ được tái sử dụng. . Nói cách khác, chúng ta sử dụng ở tất cả các lần chỉ bộ nhớ nhiều như chúng ta cần phải thực hiện các nhiệm vụ
Mat về cơ bản là một lớp học với hai phần dữ liệu: tiêu đề ma trận (có chứa các thông tin như kích thước của ma trận, phương pháp này được sử dụng để lưu trữ, mà địa chỉ là các ma trận được lưu trữ, và do đó trên) và một con trỏ đến các ma trận có chứa