OpenCV笔记（1）基本模块

OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，其实就是一堆C 和C++语言的源代码文件，这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV 中源代码文件巨多，根据算法的功能，将这些源文件分到了多个模块中：core、 imgproc、 highgui 等。将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如opencv_core.lib、 opencv_imgproc.lib、 opencv_highgui.lib 等），用户在使用时，只要把所需的库文件添加到自己的项目中，与自己的源文件一起连接就可以。
从OpenCV包中的opencv\sources\modules中可以找到这些模块。

• 一些常用的主要模块:
  
  • core. Core functionality 核心功能模块，定义了基本的数据结构，包括最重要的 Mat 类、XML 读写、openGL三维渲染以及绘图功能等。
  • imgproc. Image processing 即图像处理。包括图像滤波、集合图像变换、直方图计算、形状描述子以及目标检测等。
  • videoio. Video I/O 负责视频文件的读写，也包括摄像头、Kinect 等的输入。
  • highgui. High-level GUI 高层GUI图形用户界面，包含视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。
  • video. Video Analysis 视频分析模块。包括背景提取、光流跟踪、卡尔曼滤波等。
  • calib3d. Camera Calibration and 3D Reconstruction 相机标定以及三维重建。相机标定用于去除相机自身缺陷导致的画面形变，还原真实的场景，确保计算的准确性。三维重建通常用在双目视觉（立体视觉），即两个标定后的摄像头观察同一个场景，通过计算两幅画面中的相关性来估算像素的深度。
  • features2d. 2D Features Framework二维特征检测与描述模块，包括：图像特征检测、描述、匹配等。
  • objdetect. Object Detection 物体检测模块。包括haar分类器、SVM检测器及文字检测。
  • ml. Machine Learning 即机器学习。包括统计模型、K最近邻、支持向量机、决策树、神经网络等经典的机器学习算法。
  • flann. Clustering and Search in Multi-Dimensional Spaces， FLANN（fast library for approximate nearest neighbors） 接口模块、FLANN库中包含在高维空间中进行搜索和聚类的方法。
  • photo. Computational图像修补、去噪、HDR成像、非真实感渲染等。
  • shape. Shape Distance and Matching 形状匹配算法模块。用于描述形状、比较形状
  • superres. Super Resolution 增强图像的分辨率
  • videostab. Video Stabilization 用于解决相机移动时拍摄的视频不够稳定的问题

参考资料
OpenCV Modules