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) 1:

OpenCV đã khoảng từ năm 2001. Trong những ngày thư viện được xây dựng xung quanh một giao diện C và để lưu trữ hình ảnhtrong bộ nhớ, họ đã sử dụng một cấu trúc C được gọi là IplImage. Đây là một trong những bạn sẽ nhìn thấy trong hầu hết các hướng dẫn cũ hơn vàtài liệu giáo dục. Vấn đề này là rằng nó mang đến bảng tất cả minuses của ngôn ngữ C. Lớn nhấtvấn đề là việc quản lý bộ nhớ bằng tay. Nó xây dựng trên giả định rằng người sử dụng chịu trách nhiệm chăm sóccấp phát bộ nhớ và deallocation. Trong khi đây không phải là một vấn đề với chương trình nhỏ hơn, một khi cơ sở mã của bạn phát triển nósẽ là nhiều hơn nữa của một cuộc đấu tranh để xử lý tất cả điều này hơn là tập trung vào giải quyết mục tiêu phát triển của bạn.May mắn C ++ đến xung quanh và giới thiệu khái niệm của các lớp học làm cho dễ dàng hơn cho người dùng thông qua bộ nhớ tự độngquản lý (nhiều hơn hoặc ít hơn). Tin tốt lành là rằng C++ là hoàn toàn tương thích với C do đó, không có vấn đề tương thích có thể phát sinhtừ thực hiện thay đổi. Vì vậy, OpenCV 2.0 giới thiệu một giao diện C++ mới cung cấp một phương pháp mới để làmđiều đó có nghĩa là bạn không cần phải fiddle với quản lý bộ nhớ, làm cho mã của bạn ngắn gọn (ít hơn để viết, đếnđạt được nhiều hơn nữa). Nhược điểm chính của giao diện C++ là nhiều nhúng vào hệ thống phát triển lúc nàyhỗ trợ chỉ C. Vì vậy, trừ khi bạn đang nhắm mục tiêu nền tảng nhúng, có là không có điểm để sử dụng các phương pháp cũ(trừ khi bạn là một lập trình viên masochist và bạn đang hỏi cho rắc rối).Việc đầu tiên bạn cần biết về Mat là bạn không cần phải tự cấp phát bộ nhớ của nó và phát hành nóngay sau khi bạn không cần nó. Trong khi làm điều này vẫn là một khả năng, hầu hết các chức năng OpenCV sẽ phân bổ của nósản lượng dữ liệu tự động. Như một tiền thưởng tốt đẹp nếu bạn vượt qua trên một đối tượng Mat đã tồn tại, mà đã phân bổkhông gian cần thiết cho ma trận, điều này sẽ được tái sử dụng. Nói cách khác chúng tôi sử dụng ở tất cả thời gian chỉ càng nhiều bộ nhớ là chúng tôibạn phải thực hiện nhiệm vụ.Mat về cơ bản là một lớp học với dữ liệu hai phần: tiêu đề ma trận (có chứa thông tin như kích thước của ma trận,Các phương pháp được sử dụng để lưu trữ, lúc đó địa chỉ là ma trận được lưu trữ, và như vậy) và một con trỏ đến các ma trận chứa

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 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. Lớn nhất
vấn đề là 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 điều 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
tôi. 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 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