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至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构。
再来看看我们重点关注的opencv2这边,在D:\ProgramFiles\opencv\build\include\opencv2目录下,我们可以看到这些文件夹:
我们灵机一动,发现下面有个叫opencv_modules.hpp的hpp文件,一看就知道里面存放的是opencv2中的新模块构造相关的说明代码,打开一看,果不其然,定义的是OpenCV2所有组件的宏:
/* * ** File generated automatically, do not modify ** * *This file defines the list of modules available in current build configuration * * */ #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_CONTRIB #define HAVE_OPENCV_CORE #define HAVE_OPENCV_FEATURES2D #define HAVE_OPENCV_FLANN #define HAVE_OPENCV_GPU #define HAVE_OPENCV_HIGHGUI #define HAVE_OPENCV_IMGPROC #define HAVE_OPENCV_LEGACY #define HAVE_OPENCV_ML #define HAVE_OPENCV_NONFREE #define HAVE_OPENCV_OBJDETECT #define HAVE_OPENCV_OCL #define HAVE_OPENCV_PHOTO #define HAVE_OPENCV_STITCHING #define HAVE_OPENCV_SUPERRES #define HAVE_OPENCV_TS #define HAVE_OPENCV_VIDEO #define HAVE_OPENCV_VIDEOSTABOK,就不多客套了,下面就是OpenCV的所有模块介绍,按照顺序来:
【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。
【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写, 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能,不用去多管。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别,立体匹配,人工视网膜模型等技术。
【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
【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
【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
【flann】—— Fast Library for Approximate Nearest 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
【gpu】——运用GPU加速的计算机视觉模块
【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
【legacy】——一些已经废弃的代码库,保留下来作为向下兼容,包含如下相关的内容:
- 运动分析
- 期望最大化
- 直方图
- 平面细分(C API)
- 特征检测和描述(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,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 (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)
- MLData
【nonfree】,也就是一些具有专利的算法模块 ,包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用,可能会被告哦。
【objdetect】——目标检测模块,包含Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM这两个部分。
【ocl】——即OpenCL-accelerated Computer Vision,运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
【photo】——也就是Computational Photography,包含图像修复和图像去噪两部分
【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
【ts】——opencv测试相关代码,不用去管他
【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】——Video stabilization,视频稳定相关的组件,官方文档中没有多作介绍,不管它了。
看到到这里,相信大家已经对OpenCV的模块架构设计有了一定的认识。
OpenCV其实就是这么多模块作为代码容器组合起来的一个SDK而已,没什么稀奇的,对吧。
最后配张图,养养眼:
好了,OpenCV的组件结构介绍大概就是这些。
下篇文章见 :)
http://www.taodudu.cc/news/show-620656.html
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