一覽眾山小:OpenCV2.4.8組件結構全解析
來源:懂視網
責編:小采
時間:2020-11-09 15:29:04
一覽眾山小:OpenCV2.4.8組件結構全解析
一覽眾山小:OpenCV2.4.8組件結構全解析:【原文:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819】 文章鏈接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(淺墨)郵箱: happylifemxy@163.com 寫作當前博文時配套使用Op
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OpenCV基本數據結構動態數據結構繪圖函數數組操作相關函數輔助功能與系統函數和宏與OpenGL的互操作
【imgproc】——Image和Processing這兩個單詞的縮寫組合。圖像處理模塊,這個模塊包含了如下內容:
線性和非線性的圖像濾波圖像的幾何變換其它(Miscellaneous)圖像轉換直方圖相關結構分析和形狀描述運動分析和對象跟蹤特征檢測目標檢測等內容
【features2d】 ——也就是Features2D, 2D功能框架 ,包含如下內容:
特征檢測和描述特征檢測器(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)匹配器通用接口關鍵點繪制函數和匹配功能繪制函數
【flann】—— Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,高維的近似近鄰快速搜索算法庫,包含兩個部分:
快速近似最近鄰搜索聚類
【gpu】——運用GPU加速的計算機視覺模塊
【highgui】——也就是high gui,高層GUI圖形用戶界面,包含媒體的I / O輸入輸出,視頻捕捉、圖像和視頻的編碼解碼、圖形交互界面的接口等內容
【legacy】——一些已經廢棄的代碼庫,保留下來作為向下兼容,包含如下相關的內容:
運動分析期望最大化直方圖平面細分(C API)特征檢測和描述(Feature Detection and Description)描述符提取器(Descriptor Extractors)的通用接口通用描述符(Generic Descriptor Matchers)的常用接口匹配器
【ml】——Machine Learning,機器學習模塊, 基本上是統計模型和分類算法,包含如下內容:
統計模型 (Statistical Models)一般貝葉斯分類器 (Normal Bayes Classifier)K-近鄰 (K-NearestNeighbors)支持向量機 (Support Vector Machines)決策樹 (Decision Trees)提升(Boosting)梯度提高樹(Gradient Boosted Trees)隨機樹 (Random Trees)超隨機樹 (Extremely randomized trees)期望最大化 (Expectation Maximization)神經網絡 (Neural Networks)MLData
【nonfree】,也就是一些具有專利的算法模塊 ,包含特征檢測和GPU相關的內容。最好不要商用,可能會被告哦。
【objdetect】——目標檢測模塊,包含Cascade Classification(級聯分類)和Latent SVM這兩個部分。
【ocl】——即OpenCL-accelerated Computer Vision,運用OpenCL加速的計算機視覺組件模塊
【photo】——也就是Computational Photography,包含圖像修復和圖像去噪兩部分
【stitching】——images stitching,圖像拼接模塊,包含如下部分:
拼接流水線特點尋找和匹配圖像估計旋轉自動校準圖片歪斜接縫估測曝光補償圖片混合
【superres】——SuperResolution,超分辨率技術的相關功能模塊
【ts】——opencv測試相關代碼,不用去管他
【video】——視頻分析組件,該模塊包括運動估計,背景分離,對象跟蹤等視頻處理相關內容。
【Videostab】——Video stabilization,視頻穩定相關的組件,官方文檔中沒有多作介紹,不管它了。
看到到這里,相信大家已經對OpenCV的模塊架構設計有了一定的認識。
OpenCV其實就是這么多模塊作為代碼容器組合起來的一個SDK而已,沒什么稀奇的,對吧。
最后配張圖,養養眼:

好了,OpenCV的組件結構介紹大概就是這些。
下篇文章見 :)
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