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OpenCV基本模块有哪些

发布时间:2021-12-13 17:19:53 来源:亿速云 阅读:187 作者:小新 栏目:大数据

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!

简介

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision LibraryOpenCV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LinuxWindowsMac 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PythonRubyMATLAB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CUDAGPU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):

  • 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;

  • 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;

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);

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

    • XMLYAML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);

    • 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);

  • flannClustering 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(OpenFABMAPFast 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);

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

    • 修复(Inpainting);

    • 去噪(Denoising);

  • stitchingImages 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);

  • nonfreeNon-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);

  • legacyDeprecated 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,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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