opencv 是開源的計算機視覺庫，它實現了影象處理和計算機視覺方面很多通用的演算法（比如卡爾曼濾波、tld 目標跟蹤演算法、bing演算法等等），在人機互動、機器視覺、運動檢測與跟蹤、影象識別等領域，opencv的優勢非常明顯。之前，我斷斷續續搞過一點opencv 的內容，但僅僅侷限在呼叫某些函式進行簡單的影象處理，不太會利用它處理計算機視覺相關領域的問題。opencv 博大精深，好好開始從頭學習吧～穩紮穩打。
先說說opencv包含什麼內容吧。現在，opencv已經進入3.0時代，而在 2.2 以後的版本中，它包含了12個模組。opencv 就像乙個大寶庫，而不這12個模組就是每個子寶庫。如果要開啟寶庫的大門，當然要先拿到鑰匙。而了解每乙個模組的功能，就相當於拿到了一把鑰匙。當然了，使用對應的模組裡面的內容，就要包含相應的標頭檔案。下面開始介紹各個模組以及該模組的功能。
1、core —— 核心元件模組
作為核心元件，core 做的事情肯定特別多，也比較基礎。包括基本資料結構、動態資料結構、繪圖函式、陣列操作相關函式、輔助功能與系統函式和巨集、xml/yml、聚類、與opengl 的互動操作。
2、imgproc影象處理模組
包括影象濾波、幾何影象變換、混合影象變換、直方圖、結構分析及形狀描述、運動分析及目標跟蹤、特徵及目標檢測。
包括運動分析及目標跟蹤。
5、calib3d——攝像機標定及3維重建
包括攝像機標定及3維重建。
6、features2d——2維特徵框架
包括特徵檢測與描述、特徵檢測提取匹配介面、關鍵點與匹配點繪圖及物件分類。
7、objdetect——目標檢測
包括級聯分類器及svm.
8、mi——機器學習
包括統計模型、貝葉斯分類器、最近鄰分類器、支援向量機、決策樹、提公升、梯度提公升樹、隨機樹、超隨機樹、最大期望、神經網路及機器學習資料。
9、flann——聚類及多維空間搜尋
快速最近鄰搜尋及聚類。
10、gpu——計算機視覺中gpu加速
gpu模組及資料結構，包含影象處理與分析模組。
11、photo——計算影象
影象修復及去噪。
12、stitching——影象拼接
影象拼接頂層操作函式、旋轉、自動標定、仿射變換、接縫估計、**補充及影象融合技術。
opencv的主要模組及結構
基礎介面及操作 動態結構 陣列操作 繪圖函式 xml yaml 聚類及實用程式和系統函式巨集。影象濾波 幾何影象變換 混合影象變換 直方圖 結構分析及形狀描述 運動分析及目標跟蹤 特徵及目標檢測。運動分析及目標跟蹤。攝像機標定及3維重建。特徵檢測與描述 特徵檢測提取匹配介面 關鍵點與匹配點繪圖及物件...
Opencv模組結構
還是老話題，2.2版本對opencv可是進行了大刀闊斧的改革，用c 重新了大部分結構，而不是1.x版本中的c結構。這些模組包括 core 定義了基本資料結構，包括最重要的mat和一些其他的模組 imgproc 該模組包括了線性和非線性的影象濾波，影象的幾何變換，顏色空間轉換，直方圖處理等等 vide...
SAP 主要模組及簡介
只找了一些主要的模組，還有一部分沒有寫出來。fi 財務會計 集中公司有關會計的所有資料，提供完整的文獻和全面的資訊，同時作為企業實行控制和規劃的最新基礎。tr 財務管理 是乙個高效率財務管理完整解決方案，確保公司在世界範圍的周轉，對財務資產結構實行盈利化組合，並限制風險。co 管理會計 是公司管理系...