OpenCV的所有模块介绍
OpenCV的所有模块介绍
1 calib3d
Calibration(校准)和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，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
2 contrib
也就是Contributed/Experimental Stuf(贡献、实验部分)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。我所安装的opencv3.4版本已将此模块去掉啦
3 core
核心功能模块，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
4 imgproc
图像处理模块，包含以下内容：
- 线性和非线性的图像滤波
- 图像的几何变换
- 其它（
Miscellaneous）图像转换 - 直方图相关
- 结构分析和形状描述
- 运动分析和对象跟踪
- 特征检测
- 目标检测等内容
5 features2d
2D功能模块，包含以下内容：
- 特征检测和描述
- 特征检测器（
Feature Detectors）通用接口 - 描述符提取器（
Descriptor Extractors）通用接口 - 描述符匹配器（
Descriptor Matchers）通用接口 - 通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口
- 关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
6 flann
Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：
-
快速近似最近邻搜索
-
聚类
7 gpu
运用GPU加速的计算机视觉模块。
8 highgui
也就是高层GUI图形用户界面，包含媒体的I / O输入输出，视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容
9 legacy
一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含如下相关的内容：
- 运动分析
- 期望最大化
- 直方图
- 平面细分（C API）
- 特征检测和描述（Feature Detection and Description）
- 描述符提取器（Descriptor Extractors）的通用接口
- 通用描述符（Generic Descriptor Matchers）的常用接口
- 匹配器
10 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
11 nonfree
也就是一些具有专利的算法模块 ，包含特征检测和`GPU`相关的内容。最好不要商用，可能会被告
12 objdetect
目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分
13 ocl
即`OpenCL-accelerated Computer Vision`，运用`OpenCL`加速的计算机视觉组件模块。
14 photo
也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分。
15 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
16 superres
`SuperResolution`，超分辨率技术的相关功能模块。
17 ts
`opencv`测试相关代码，不用去管他。
18 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。
19 videostab
Video stabilization，视频稳定相关的组件。
