OpenCV 基本模块

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/
官方文档：http://docs.opencv.org/2.4/modules/refman.html

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：
  

  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）；
    

参考资料
ubuntu上安装使用opencv请参考：http://blog.csdn.net/honyniu/article/details/46390097
参考书链接：http://download.csdn.net/detail/honyniu/9474159 （最新的关于OpenCV3的书）