1、OpenCV的定义:

OpenCV的英文全称是Open Source Computer Vision Library。它是一个开源的计算机视觉库,它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

2、OpenCV的特点:

  1. OpenCV采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上。
  2. OpenCV提供了Python、Ruby、MATLAB以及其他语言的接口。
  3. 它采用优化的C代码编写,能够充分利用多核处理器的优势
  4. 具有良好的可移植性

3、OpenCV的设计目标:

执行速度尽量快,主要关注实时应用。如果是希望在Intel平台上得到更快的处理速度,可以购买Intel的高性能多媒体函数库IPP(Integrated Performance Primitives)。IPP库包含许多从底层优化的函数,这些函数涵盖多个应用领域。如果系统已经安装了IPP库,OpenCV会在运行时自动使用相应的IPP库。 【注】:OpenCV使用优化了的C和C++代码实现,因此它对IPP不存在任何的依赖。

4、OpenCV的应用领域

(1)人机互动 (2)物体识别 (3)图象分割 (4)人脸识别 (5)动作识别 (6)运动跟踪 (7)机器人 (8)运动分析 (9)机器视觉 (10)结构分析

5、OpenCV的结构和内容

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。 【具体内容如下】:

5.1 cxcore

基础结构:CvPoint,CvSize,CvScalar等 数组操作:cvCreateImage,cvCreateMat等 动态结构:CvMemStorage,CvMemBlock等 绘图函数:cvLine,cvRectangle等 数据保存和运行时类型信息:CvFileStorage,cvOpenFileStorage等 错误处理和系统函数:cvGetErrStatus,cvAlloc,cvFree等

5.2 cv

图像处理:cvSobel,cvCanny等 结构分析:ContourArea等 运动分析与目标跟踪:cvMeanShift等 模式识别:CvHaarFeature 摄像头定标与三维重建:cvCalibrateCamer2

5.3Machine Learning(ML)

包含许多聚类、分类和数据分析函数。如Bayes分类器,K近邻算法,支持向量机,决策树,神经网络等等。

5.4 HighGUI

图像界面函数: cvNamedWindow 读图像和保存图像:cvLoadImage,cvSaveImage 读视频和写视频:CvCreateFileCapture等

5.5 cvcam

摄像机接口,在Opencv1.0以后的版本中已经被移除

5.6 cvaux

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科夫的人脸识别算法),还包含一些实验性的算法和函数(前景检测,背景剔除等)

6.组件结构

6.1 文件夹

我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录(安装路径),可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹。显然,opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件。而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意义的新版OpenCV2系列的头文件。 opencv文件夹 在opencv这个文件夹里面,也就是D:\Program Files\opencv\build\include\opencv目录下,可以看到如下的各种头文件。这里面大概就是opencv 1.0最核心的,而且保留下来的内容的头文件,可以把它们整体理解为一个组件。 opencv2文件夹 opencv_modules.hpp的hpp文件,里面存放的是opencv2中的新模块构造相关的说明代码,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_VIDEOSTAB 

6.2 组件结构说明

1.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。 2.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。 3.core 核心功能模块,包含如下内容: (1) OpenCV基本数据结构 (2) 动态数据结构 (3) 绘图函数 (4) 数组操作相关函数 (5)辅助功能与系统函数和宏 (6)与OpenGL的互操作 4.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: (1) 线性和非线性的图像滤波 (2) 图像的几何变换 (3) 其它(Miscellaneous)图像转换 (4) 直方图相关 (5) 结构分析和形状描述 (6) 运动分析和对象跟踪 (7) 特征检测 (8) 目标检测等内容 5.features2d 也就是Features2D, 2D功能框架 ,包含如下内容: (1)特征检测和描述 (2)特征检测器(Feature Detectors)通用接口 (3)描述符提取器(Descriptor Extractors)通用接口 (4)描述符匹配器(Descriptor Matchers)通用接口 (5)通用描述符(Generic Descriptor)匹配器通用接口 (6) 关键点绘制函数和匹配功能绘制函数 6.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: (1)快速近似最近邻搜索 (2)聚类 7.gpu 运用GPU加速的计算机视觉模块 8.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; 9.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: (1)运动分析 (2)期望最大化 (3)直方图 (4)平面细分(C API) (5)特征检测和描述(Feature Detection and Description) (6) 描述符提取器(Descriptor Extractors)的通用接口 (7)通用描述符(Generic Descriptor Matchers)的常用接口 (8)匹配器 10.ml Machine Learning,机器学习模块, 基本上是统计模型和分类算法,包含如下内容: (1)统计模型 (Statistical Models) (2) 一般贝叶斯分类器 (Normal Bayes Classifier) (3)K-近邻 (K-NearestNeighbors) (4)支持向量机 (Support Vector Machines) (5)决策树 (Decision Trees) (6) 提升(Boosting) (7)梯度提高树(Gradient Boosted Trees) (8)随机树 (Random Trees) (9)超随机树 (Extremely randomized trees) (10)期望最大化 (Expectation Maximization) (11)神经网络 (Neural Networks) (12)MLData 11.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。 12.objdetect 目标检测模块,包含Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM这两个部分 。 13.ocl 即OpenCL-accelerated Computer Vision,运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块 14.photo 也就是Computational Photography,包含图像修复和图像去噪两部分 15.stitching images stitching,图像拼接模块,包含如下部分: (1) 拼接流水线 (2)特点寻找和匹配图像 (3)估计旋转 (4)自动校准 (5)图片歪斜 (6) 接缝估测 (7)曝光补偿 (8)图片混合 16.superres SuperResolution,超分辨率技术的相关功能模块 17.ts opencv测试相关代码,不用去管他 18.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。 19.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。