opencv英文文献

IplImage* temp=cvCloneImage(img);相当于重新定义了 一个temp ，内容与img相同，但使用的存储空间不同

! double cvPointPolygonTest(const CvArr* contour, CvPoint2D32f pt, int measure_dist) 参数：contour，多边形。 pt将要判断的点。measure_dist 如果为真，则返回的double类型是点距离轮廓的最近的距离。如果为假，返回的值无意义。参考资料opencv2refman.pdf 297页。下面为英文原文。

void cvCalcOpticalFlowLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvSize win_size, CvArr* velx, CvArr* vely );void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr, const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features, int count, CvSize win_size, int level, char* status, float* track_error, CvTermCriteria criteria, int flags );对比这两个函数，前者cvCalcOpticalFlowLK(参数中包含光流速度（稠密的光流场） CvArr* velx, CvArr* vely ，然而 cvCalcOpticalFlowPyrLK的参数中确实两个特征点数组CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features。对于cvCalcOpticalFlowLK函数的原理，《learning opencv》中介绍的比较清楚，也可以参考这篇博文。cvCalcOpticalFlowPyrLK函数给人的感觉更像块匹配，用归一化相关求出特征点在下一帧的位移，这好像和光流机Lk算法关系不大。查阅了相关文献，思考 cvCalcOpticalFlowPyrLK的原理，确实和块匹配类似，只不过没有空归一化相关的方法，用的偏导的方法。由偏导的方法也就和LK算法及光流挂上了钩。金字塔LK算法（cvCalcOpticalFlowPyrLK）的两个特点，一、金字塔原理；二、偏导方法求解位移。

“都说opencv自带的samples 目录下提供的 facedetect.exe 应用程序可以对分类器进行测试”，谁说过？请给出参考文献。