[opencv]opencv主要组件介绍
【calib3d】——其实就是就是Calibration(校准)加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。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信息的重建等等。
【core】——核心功能模块,包含如下内容:
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
【dnn】——是指深度神经网算法, 此模块包含:
用于新层创建的API,层是神经网络的积木;
一组内置的最有用的层;
API构建并修改层的综合神经网络;
从不同的框架加载序列化网络模型的功能。
【features2d】 ——也就是Features2D, 2D功能框架 ,包含如下内容:
特征检测和描述
特征检测器(FeatureDetectors)通用接口
描述符提取器(DescriptorExtractors)通用接口
描述符匹配器(DescriptorMatchers)通用接口
通用描述符(GenericDescriptor)匹配器通用接口
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
【flann】—— Fast Library for ApproximateNearest 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
【highgui】——也就是high gui,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
【imgcodecs】——图像编解码器。读取图像保存图像等都放在这个文件下。
【imgproc】——Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块,这个模块包含了如下内容:
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
【ml】——MachineLearning,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 (StatisticalModels)
一般贝叶斯分类器 (Normal Bayes Classifier)
K-近邻 (K-NearestNeighbors)
支持向量机 (SupportVector Machines)
决策树 (DecisionTrees)
提升(Boosting)
梯度提高树(GradientBoosted Trees)
随机树 (RandomTrees)
超随机树 (Extremelyrandomized trees)
期望最大化 (ExpectationMaximization)
神经网络 (NeuralNetworks)
MLData
【objdetect】——目标检测模块,包含CascadeClassification(级联分类)和Latent SVM这两个部分。
【photo】——也就是Computational Photography,包含图像修复和图像去噪两部分
【shape】——形状的匹配以及距离。
【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
【superres】——SuperResolution,超分辨率技术的相关功能模块
【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。
【Videostab】——Videostabilization,视频稳定相关的组件,官方文档中没有多作介绍,不管它了。
【world】——这是Opencv3特有的,把所有东西打包在一个dll里,配置环境的时候很方便,具体工程实际就要分情况了。
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