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!
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/
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):
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。
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
);
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
);
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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