注:本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0

一,一览图:

二,模块:

/* 基础库 */

1,opencv_core(链接) ,opencv最基础的库。包含exception,point,rect,size,slice,vector,matrix,image等数据结构,和相应的操作函数,已经一些基础算法;

2,opencv_highgui(链接),opencv关于UI以及IO的库。包含各GUI组件,基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库;

3,opencv_imgproc(链接),opencv图像处理库。包含各种图像处理算法;

 

/* 进阶库 */

4,opencv_ml(链接),该模块为opencv的机器学习(machine learning,ml)代码库;

5,opencv_nonfree(链接),顾名思义,这个模块不是free的,主要包含SIFT和SURF两个算法;

6,opencv_objdetect(链接),该库用于目标检测;

7,opencv_features2d(链接),该库用于2D特征检测,描述与匹配;

8,opencv_flann(链接),Fast Library for Approximate Nearest Neighbors (FLANN)算法库,最邻近算法;

9,opencv_bioinspired(链接),该库是基于仿生学的图像/视频处理库,目前包含模拟人类视网膜的算法;

 

/* 最新加入算法 */

10,opencv_contrib(链接),该库为最新加入opencv的算法;

 

/* 图像应用算法 */

11,opencv_photo(链接),该库用于数码照片的处理,处于发展中,目前包括照片去水印,去噪算法;

12,opencv_stitching(链接),该库用于图像拼接;

13,opencv_superres(链接),该库用于图像超分辨率重建,即通过算法提高原有图像的分辨率,利用一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像;

 

/* 视频应用算法 */

14,opencv_videostab(链接),该库用于视频的晃动稳定;

15,opencv_video(链接),该库用于视频相关的算法,如运动检测,目标追踪,背景分离等;

 

/* 3D应用算法 */

16,opencv_calib3d(链接),该库用于3D重建,姿态估计,摄像机标定;

 

/* 单元测试库 */

17,opencv_ts(链接),用于单元测试的测试库;

 

/* 并行加速 */

18,opencv_gpu*(链接),基于Gpu并行加速的算法库;

19,opencv_ocl(链接),基于OpenCL并行优化的代码库;

 

/* 废弃库,仅用于兼容性 */

20,opencv_legacy(链接),顾名思义,该模块是用于兼容以前的opencv代码而设立的。 如果你希望用最新的opencv代码和特性,请勿使用该模块;

 

注意:以上各个模块均有C和C++两个版本,部分模块含GPU版本。

三,测试:

1,tests accuracy

各个模块的单元测试,回归测试。

2,tests performance

各个模块的性能测试。

四,扩展:

1,bindings

提供对包括python在内的编程语言的绑定扩展,使得非C/C++程序员也能使用OpenCV。

五,程序:

1,applications

OpenCV自带的一些实用工具,包括haartraining训练等。

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