【OpenCV入门教程之二】 一览众山小:OpenCV 2.4.8组件结构全解析

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作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com

写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇。

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。

我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,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入门教程之二】 一览众山小:OpenCV 2.4.8组件结构全解析

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。

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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:

【OpenCV入门教程之二】 一览众山小:OpenCV 2.4.8组件结构全解析

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:

  1. /*
  2. *     ** File generated automatically, do not modify **
  3. *
  4. *This file defines the list of modules available in current build configuration
  5. *
  6. *
  7. */
  8. #define HAVE_OPENCV_CALIB3D
  9. #define HAVE_OPENCV_CONTRIB
  10. #define HAVE_OPENCV_CORE
  11. #define HAVE_OPENCV_FEATURES2D
  12. #define HAVE_OPENCV_FLANN
  13. #define HAVE_OPENCV_GPU
  14. #define HAVE_OPENCV_HIGHGUI
  15. #define HAVE_OPENCV_IMGPROC
  16. #define HAVE_OPENCV_LEGACY
  17. #define HAVE_OPENCV_ML
  18. #define HAVE_OPENCV_NONFREE
  19. #define HAVE_OPENCV_OBJDETECT
  20. #define HAVE_OPENCV_OCL
  21. #define HAVE_OPENCV_PHOTO
  22. #define HAVE_OPENCV_STITCHING
  23. #define HAVE_OPENCV_SUPERRES
  24. #define HAVE_OPENCV_TS
  25. #define HAVE_OPENCV_VIDEO
  26. #define HAVE_OPENCV_VIDEOSTAB

OK,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:

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好了,OpenCV的组件结构介绍大概就是这些。

下篇文章见 :)

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