在OpenCV中，`widthStep`和`step`是两个关于图像数据的参数，它们在处理图像时具有不同的含义和用途。理解这两个参数对于正确地处理图像数据至关重要。

1. `widthStep`（也称为`step1`）：这是图像每一行数据的字节数。对于二维图像（如灰度图像或彩色图像），这通常等于图像的列数乘以每个像素的字节数（例如，对于8位灰度图像，每个像素占一个字节，因此宽度步骤将等于图像的列数）。它是图像横向的数据分布，代表了图像处理操作时的数据行的传输速度。在处理图像时，特别是在进行涉及整行的操作时（如滤波或复制操作），了解宽度步骤非常重要。

2. `step`：这是一个更复杂的参数，用于表示图像的步进大小。在多维图像中，如彩色图像（通常具有三个颜色通道），`step`是计算整个图像矩阵的内存布局的重要参数。对于彩色图像，`step`表示整个行（包括所有通道）的字节数。它的值通常取决于图像的通道数量和每个通道的像素大小。对于三通道的彩色图像（例如BGR），`step`会考虑到每个通道的数据量，因此通常是每个像素所占字节数与图像宽度的乘积乘以通道数。在处理涉及多个通道的图像数据时，了解图像的`step`非常重要。

简而言之，`widthStep`主要用于处理图像的每一行数据，而`step`则考虑了整个图像的布局和内存结构，特别是在处理多维图像数据时。理解这两个参数有助于更高效地处理和分析图像数据。

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您提供的链接似乎是一个关于OpenCV的特定查询或页面，但链接本身并不直接指向一个明确的资源或页面描述。关于OpenCV中的“widthStep”和“step”，这两个术语通常在处理图像和视频帧时用到，特别是在处理多维数组或矩阵形式的图像数据时。为了更好地解释这两个概念，我会尝试给出一个简要的概述。

在OpenCV中：

1. **widthStep**：通常指的是图像或帧每一行的字节数。这包括了图像中所有像素的数据以及可能的填充字节（padding）。由于图像数据通常以连续的内存块形式存储，widthStep确保了从图像的一个点到另一个点（例如从一个像素到相邻像素）的访问是连续的，不涉及跨越内存中的间隙。这对于快速、高效的图像处理非常重要。

2. **step**：这是一个更通用的概念，通常用于描述多维数组（如图像）中每一维度的步长。在二维图像的情况下，step可能等同于widthStep（如果是按行优先存储的话）。但在更高维度的情况下，step可以提供沿着不同轴（如列或深度）移动的信息。step考虑了数据类型的大小和存储顺序，允许程序在多维数据集中以连续的内存访问方式进行操作。

这两个概念都是为了优化内存访问和提高处理效率。在处理大规模图像或视频数据时，理解这些概念对于编写高效、准确的代码至关重要。如果您有关于这些术语的更具体的问题或需要更详细的解释，请提供更多的上下文或详细信息。