Opencv库组成以及主要文件作用（版本2.4.9）

                                                                     

                                                                             opencv主要文件夹构成（版本2.4.9）

下面对主要文件夹的解释：

  sources文件夹： 其实这个问价夹在安装过程中可以不选择安装，如果空间不足的话，但很重要，包括官方给的事例                               程序和文档说明，还是很好的。

  build文件夹：     包括众多文件夹和include文件夹，这里主要对include文件夹说明。
  include 文件夹： 包括 Opencv和Opencv2两个文件夹。Opencv1.0版本于2006年面世，主要基于C语言。2009                                 年发布opencv2，主要基于C++。但是在编程过程中头文件包含还是习惯性将两者都包含。

 针对Opencv2的文件夹下的文件和文件夹详细说明：

  Opencv_modules.hpp : 定义了所有组件的宏；

  calib3d： Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。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；

  contrib：也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不                   用去多管。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等技术；

  core:   核心功能模块，主要包含以下内容：opencv基本数据结构，动态数据结构，绘图函数，数组操作相关函数，                辅助功能与系统函数和宏，与openGL的互操作；

  imgpro： Image和Orocessing两个单词的缩写，图像处理模块，主要包括：线性和非线性的图像滤波，图像的几                  何变换，其他图像转换，直方图相关，结构分析和形状描述，运动分析和图像跟踪，特征检测，目标检测等                内容；

  features2d： 特征2D框架，包括：特征监测和描述，特征检测器通用接口，描述符提取器通用接口，描述符匹配器                        通用接口，通用描述符匹配器通用接口，关键点绘制函数和匹配功能绘制函数；

  flann：Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库：快速近似最近邻算               法和类聚算法；

  gpu：运用gpu加速计算机视觉模块；

  highgui：高层GUI图形用户界面，包含媒体的I/o输入输出，视频捕捉，图像和视屏的解码编码，图形交互界面的接                   口等内容；

 legacy： 不用的代码，上面代码中包含其中的内容。

 ml：  Machine Learning，机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：

• 统计模型 （Statistical Models）
• 一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）
• K-近邻 （K-NearestNeighbors）
• 支持向量机 （Support Vector Machines）
• 决策树 （Decision Trees）
• 提升（Boosting）
• 梯度提高树（Gradient Boosted Trees）
• 随机树 （Random Trees）
• 超随机树 （Extremely randomized trees）
• 期望最大化 （Expectation Maximization）
• 神经网络 （Neural Networks）
• MLData

   nonfree：   一些具有专利的算法模块，包含特征检测和GPU相关的内容，只能用与研究，商用可能侵权；

   objdetect：目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分；

     ocl ：        OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块；

   photo   :     也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分;

   stitching:      images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：

• 拼接流水线
• 特点寻找和匹配图像
• 估计旋转
• 自动校准
• 图片歪斜
• 接缝估测
• 曝光补偿
• 图片混合

  superres:     SuperResolution，超分辨率技术的相关功能模块;

      ts:            opencv测试相关代码，不用去管他;

  video:        视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容;

  Videostab: Video stabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍。

推荐参考文献：1.http://blog.csdn.NET/singdancer/article/details/38687405（cv1与2区别）

          2. http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819