opencv文件结构解析

拼搏现实的明天。 2022-09-20 09:08 213阅读 0赞

OpenCV有许多不同的模块，每个模块关心图像处理中不同的领域及方法 ，在使用之前我们首先需要对相应的头文件进行包含，一般情况下我们都会用到的两个模块：

1)core section. 这里定义了OpenCV的一些基本的块（Blocks）；

2)highgui module. 该模块包含了一些图像的输入输出操作（UI）。

另外，为了能够在控制台做输入输出，我们会包含iostream，而string是用于字符串的处理。接下来，为了防止OpenCV的数据结构或命名与其它库函数比如STL有冲突，我们引入命名空间cv，在有冲突的情况下可以用前缀cv::来指定具体使用哪个库（关于命名空间，我们会在下一讲做详细介绍）。

1 OpenCV简介

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个用于实时处理的计算机视觉函数库，它基于BSD许可证授权并且可免费用于学术研究和商业应用。它拥有C/C++、Python、和Java（仅用于Android）接口，并可在Windows、Linux、Mac和Android平台上运行。OpenCV库包含大于2500个优化算法，拥有5M的下载量和47K+的用户群体。OpenCV在现实中的应用包括视频监控（Video Surveillance）、交互艺术（Interactive Art）、矿山检查（Mine Inspection）、全景图拼接（Panorama Stitching）以及最新的机器人学（Robotics）应用【此段翻译自http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart】。

2 OpenCV模块结构（Modular Structure）

OpenCV拥有一个模块结构，也就是说，OpenCV包（Package）里包含数个共享的或静态的库（Libraries），分别如下

①core. 该模块定义了OpenCV的基本数据结构，包括多维数组（Multi-dimensional Array）和用于其它模块的基本函数；

②imgproc. 该模块用于图像处理（Image Processing）。它包括线性和非线性的图像滤波（Linear and Non-Linear Image Filtering）、几何图像变换（Geometrical image Transformations），包括缩放（Resize）, affine andperspective warping, generic table-based remapping、颜色空间变换（Color Space Conversion）、直方图（Histograms）等；

③video. 这是一个视频分析模块，包含运动估计（Motion Estimation）、背景消除/背景差分（Background Subtraction）和物体跟踪（Object Tracking）算法；

④calib3d. 该模块包括基本的多视图集合算法（Multiple-View Geometry Algorithms）、单体和立体相机的标定（Single and Stereo Camera Calibration）、对象姿态估计（Object Pose Estimation）、双目立体匹配（Stereo Correspondence）算法和元素的三维重建（Elements of 3D Reconstruction）；

⑤features2d. 包括显着特征检测器（Salient Feature Detectors）、描述符（Descriptors）和描述符匹配器（Descriptor Matchers）；

⑥objdetect. 包括预定义的目标和实例的检测，如脸、眼、杯子、人以及汽车等；

⑦highgui. 该模块拥有一个简单易用的视频捕捉（Video Capturing）、图像及视频译码（Image and Video Codecs）以及简单的UI接口；

⑧gpu. 包含不同模块的GPU加速算法。

另外还有其它的辅助模块，比如FLANN以及Google的测试包、Python bindings等。