OpenCv每個模組的作用

2021-06-28 01:35:03 字數 2483 閱讀 7611

版本號:opencv2.4.8

【calib3d】

其實就是就是calibration(校準)加3d這兩個詞的組合縮寫。這個模組主要是相機校準和三維重建相關的內容。基本的多視角幾何演算法,單個立體攝像頭標定,物體姿態估計,立體相似性演算法,3d資訊的重建等等。

【contrib】

也就是contributed/experimentalstuf的縮寫, 該模組包含了一些最近新增的不太穩定的可選功能,不用去多管。2.4.8裡的這個模組有新型人臉識別,立體匹配

,人工視網膜模型等技術。

【core】

核心功能模組,包含如下內容:

n  opencv

基本資料結構

n  動態資料結構

n  繪圖函式

n  陣列操作相關函式

n  輔助功能與系統函式和巨集

n  與opengl的互操作

【imgproc】

image

和processing這兩個單詞的縮寫組合。影象處理模組,這個模組包含了如下內容:

n  線性和非線性的影象濾波

n  影象的幾何變換

n  其它(miscellaneous)影象轉換

n  直方圖相關

n  結構分析和形狀描述

n  運動分析和物件跟蹤

n  特徵檢測

n  目標檢測等內容

【features2d】

也就是features2d, 2d功能框架 ,包含如下內容:

n  特徵檢測和描述

n  特徵檢測器(feature detectors)通用介面

n  描述符提取器(descriptor extractors)通用介面

n  描述符匹配器(descriptor matchers)通用介面

n  通用描述符(generic descriptor)匹配器通用介面

n  關鍵點繪製函式和匹配功能繪製函式

【flann】

,高維的近似近鄰快速搜尋演算法庫,包含兩個部分:

n  快速近似最近鄰搜尋

n  聚類

【gpu】

運用gpu加速的計算機視覺模組

【highgui】

【legacy】

n  運動分析

n  期望最大化

n  直方圖

n  平面細分(c api)

n  特徵檢測和描述(feature detection and description)

n  描述符提取器(descriptor extractors)的通用介面

n  通用描述符(generic descriptor matchers)的常用介面

n  匹配器

【ml】

machinelearning

,機器學習模組, 基本上是統計模型和分類演算法,包含如下內容:

n  統計模型 (statistical models)

n  一般貝葉斯分類器 (normal bayes classifier)

n  k-

近鄰 (k-nearestneighbors)

n  支援向量機 (support vector machines)

n  決策樹 (decision trees)

n  提公升(boosting)

n  梯度提高樹(gradient boosted trees)

n  隨機樹 (random trees)

n  超隨機樹 (extremely randomized trees)

n  期望最大化 (expectation maximization)

n  神經網路 (neural networks)

n  mldata

【nonfree】

也就是一些具有專利的演算法模組 ,包含特徵檢測和gpu相關的內容。最好不要商用,可能會被告哦。

【objdetect】

目標檢測模組,包含cascadeclassification(級聯分類)和latent svm這兩個部分

【ocl】

即opencl-acceleratedcomputer vision,運用opencl加速的計算機視覺元件模組

【photo】

也就是computationalphotography,包含影象修復和影象去噪兩部分

【stitching】

imagesstitching

,影象拼接模組,包含如下部分:

n  拼接流水線

n  特點尋找和匹配影象

n  估計旋轉

n  自動校準

n  歪斜

n  接縫估測

n  **補償

n  混合

【superres】

superresolution

,超解析度技術的相關功能模組

【ts】

opencv

測試相關**,不用去管他

【video】

【videostab】

videostabilization

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