新手学习opencv一：opencv分析

一．opencv简介：

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。opencv是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。

二.opencv主体模块

opencv主体分为五个模块，其中四个模块如下图所示。opencv的CV模块包含基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。ML是机器学习库，包含一些基于统计的分类和聚类工具。HighGUI包含图像和视频输入/输出的函数。CXCore包含OpenCV的一些基本数据结构和相关函数。图中并没有包含CvAux模块，该模块中一般存放一些即将被淘汰的算法和函数(如基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别算法)，同时还有一些新出现的实验性的算法和函数(如背景和前景的分割)。

三.opencv算法

计算机视觉与机器学习用到的主要模块：

1.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

2.highgui
——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

3.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

4.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（Feature Detectors）通用接口

·
描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口

·
描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口

·
通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口

·
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

5.photo
——也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分

6.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

7.calib3d
——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。

8.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。

9.objdetect
——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。

10.ml
——Machine Learning，机器学习模块，基本上是统计模型和分类算法，包含如下内

·        统计模型（Statistical Models）

·        一般贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）

·        K-近邻（K-NearestNeighbors）

·        支持向量机（Support Vector Machines）

·        决策树（Decision Trees）

·        提升（Boosting）

·        梯度提高树（Gradient Boosted Trees）

·        随机树（Random Trees）

·        超随机树（Extremely randomized trees）

·        期望最大化（Expectation Maximization）

·        神经网络（Neural Networks）