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OpenCV基本模块有哪些

这篇文章主要介绍OpenCV基本模块有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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简介

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
官方主页：http://opencv.org/

文件结构

在调用opencv时需要用到的头文件分布（默认安装情况下，同时下面都是基于2.4.x版本）：

  • 对windows系统来说，一般在OPENCV_DIR/build/include/文件夹下，所以在VS中调用时需要配置附加库目录；

  • 对ubuntu系统来说，一般在/usr/local/include/文件夹下，系统目录下，系统可以自动识别；

在include一般包含两个文件夹：

  • opencv文件夹下面的内容是OpenCV1.0保留下来的头文件，现在很少使用了，所以在这里不关注；

  • opencv2文件夹下是以后主要用到的功能模块；

    opencv2文件夹下面的结构如下图：
    OpenCV基本模块有哪些

    下面来单独介绍每个模块的功能（主要参考《OpenCV3编程入门》这本书，下面有下载链接，有兴趣的可以查看一下）：

常用模块

  • core，核心功能模块，主要包含如下的内容：

    • OpenCV基本数据结构（Basic Structures）；

    • 基本的C语言数据结构和操作（Basic C Structures and Operations）；

    • 动态数据结构（Dynamic Structures）；

    • 数组操作相关函数（Operations on Arrays）；

    • 绘图功能（Drawing Functions）；

    • XML和YAML语法的支持（XML/YAML Persistence）；

    • XML和YAML语法的支持的C语言接口（XML/YAML Persistence (C API)）；

    • 聚类（Clustering）；

    • 辅助功能与系统函数和宏（Utility and System Functions and Macros）；

    • 与OpenGL的互操作（OpenGL interoperability）；

  • imgproc，是Image Processing的简写。图像处理模块，主要包含以下内容：

    • 线性和非线性的图像滤波（Image Filtering）；

    • 图像的几何变换（Geometric Image Transformations）；

    • 图像的其他变换（Miscellaneous Image Transformations）；

    • 直方图（Histograms）；

    • 结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）；

    • 运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking）；

    • 特征检测（Feature Detection）；

    • 目标检测（Object Detection）；

  • highgui，是High-level GUI and Media I/O的简写。高层用户界面模块和媒体输入/输出模块，主要包含以下内容：

    • 用户界面（User Interface）；

    • 图片和视频的读写（Reading and Writing Images and Video）；

    • QT新功能（Qt New Functions）；

  • features2d，是2D Features Framework的简写。二维特征框架模块，主要包含以下内容：

    • 特征的检测和描述（Feature Detection and Description）；

    • 特征检测器的通用接口（Common Interfaces of Feature Detectors）；

    • 描述符提取器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Extractors）；

    • 描述符匹配器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Matchers）；

    • 通用描述符匹配器通用接口（Common Interfaces of Generic Descriptor Matchers）；

    • 关键点和匹配结果的绘制功能（Drawing Function of Keypoints and Matches）；

    • 目标分类（Object Categorization）；

  • flann，Clustering and Search in Multi-Dimensional Spaces，多维空间聚类和搜索模块，主要包含以下内容：

    • 快速近视最近邻搜索（Fast Approximate Nearest Neighbor Search）；

    • 聚类（Clustering）；

  • video，是Video Analysis的简写。视频分析模块，主要包含以下内容：

    • 运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking），视频相关的，上面提到的是图片相关的；

  • calib3d ，是Camera Calibration and 3D Reconstruction的简写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容，包括基本的多视角几何算法、单个立体摄像头标定、物体姿态估计、立体相似性算法，3D信息的重建等。

加速模块

  • gpu，是GPU-accelerated Computer Vision的简写，利用GPU加速的视觉模块，主要包含以下内容：

    • GPU模块介绍（GPU Module Introduction）；

    • 初始化和信息（Initalization and Information）；

    • 数据结构（Data Structures）；

    • 矩阵操作（Operations on Matrices）；

    • 逐个元素操作（Per-element Operations）；

    • 图像处理（Image Processing）；

    • 矩阵降维（Matrix Reductions）；

    • 目标检测（Object Detection）；

    • 特征检测和描述（Feature Detection and Description）；

    • 图像滤波（Image Filtering）；

    • 相机标定和三维重建（Camera Calibration and 3D Reconstruction）；

    • 视频分析（Video Analysis）；

  • ocl，是OpenCL-accelerated Computer Vision的简写，运用OpenCL加速的视觉模块，主要包含以下内容：

    • OpenCL 模块介绍（OpenCL Module Introduction）；

    • 数据结构和公用功能（Data Structures and Utility Functions）；

    • 数据结构（Data Structures）；

    • 矩阵操作（Operations on Matrics）；

    • 矩阵降维（Matrix Reductions）；

    • 图像滤波（Image Filtering）；

    • 图像处理（Image Processing）；

    • 机器学习（ml.Machine Learning）；

    • 目标检测（Object Detection）；

    • 特征检测和描述（Feature Detection And Description）；

    • 视频分析（Video Analysis）；

    • 相机标定和三维重建（Camera Calibration and 3D Reconstruction）；

其他模块

  • contrib，是Contributed/Experimental Stuff的简写。该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选的功能，一般用不着，不用太关注。主要包含如下的内容：

    • 立体匹配（Stereo Correspondence）；

    • 人脸识别模型（FaceRecognizer Documentation）；

    • 视网膜模型（Retina Documentation）；

    • 开源的快速外貌的映射算法（OpenFABMAP，Fast Appearance-based Mapping algorithm）；

  • objdetect，是Object Detection的简写。目标检测模块，主要包含以下内容：

    • 级联分类（Cascade Classification）；

    • SVM分类模型（Latent SVM）；

  • ml，是Machine Learning简写。机器学习模块，主要包含以下内容：

    • 统计模型（Statistical Models）；

    • 一般贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）；

    • K-近邻（K-Nearest Neighbors）；

    • 支持向量机（Support Vector Machines）；

    • 决策树（Decision Trees）；

    • 提升（Boosting）；

    • 梯度提高树（Gradient Boosted Trees）；

    • 随机数（Random Trees）；

    • 超随机树（Extremely randomized trees）；

    • 期望最大化（Expectation Maximization）；

    • 神经网络（Neural Networks）；

    • 机器学习数据（MLData）；

  • photo，Computational Photography，计算摄影模块，主要包含以下内容：

    • 修复（Inpainting）；

    • 去噪（Denoising）；

  • stitching，Images stitching，图像拼接模块，主要包含以下内容：

    • 拼接流水线（Stitching Pipeline）；

    • 参考文献（References）；

    • 高层功能，拼接器（High Level Functionality）；

    • 相机（Camera）；

    • 特征寻找和图像匹配（Features Finding and Images Matching）；

    • 旋转估计（Rotation Estimation）；

    • 自动校准（Autocalibration）；

    • 图像扭曲（Images Warping）；

    • 接缝估计（Seam Estimation）；

    • 曝光补偿（Exposure Compensation）；

    • 图形混合（Image Blenders）；

  • nonfree，Non-free functionality，不免费的功能，一些具有专利的算法模块，主要包含以下内容：

    • 特征提取和描述（Feature Detection and Description）；

  • legacy，Deprecated stuff，一些废弃的代码模块，留下了为了向下兼容，主要包含以下内容：

    • 运动分析（Motion Analysis）；

    • 期望最大值（Expectation Maximization）；

    • 直方图（Histograms）；

    • 平面细分C语言接口（Planar Subdivisions (C API)）；

    • 特征提取和描述（Feature Detection and Description）；

    • 描述符提取器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Extractors）；

    • 通用描述符的通用接口（Common Interfaces of Generic Descriptor Matchers）；

  • superres，是Super Resolution的简写，超分辨率技术模块，主要包含以下内容：

    • 超分辨率（Super Resolution）；

  • viz，是3D Visualizer的简写，三维可视化工具模块，主要包含以下内容：

    • 可视化（Viz）；

    • 组件（Widget）； 

以上是“OpenCV基本模块有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！


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