OpenCV基本架构分析

初学OpenCV时，应该先了解一下OpenCV的整体模块架构，再重点学习和突破自己感兴趣的部分，就会有得心应手，一览众山小的学习体验。

进入到...\opencv\build\include 目录，可以看到opencv和opencv2这两个文件夹。opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件，opencv2这个文件夹里面包含着新版OpenCV2系列的头文件。

在opencv这个文件夹里面，也就是...\opencv\build\include\opencv 目录下，可以看到如下头文件。这里面大概就是OpenCV1.0最核心的，而且保留下来的内容的头文件。我们可以把它们理解为一个大的组件。

然后是opencv2文件夹，在...\opencv\build\include\opencv2 目录下，可以看到如下图所示的文件夹。

opencv_modules.hpp文件里面存放的是OpenCV2中与新模块构造相关的说明代码，打开可以发现其定义的是OpenCV2所有组件的宏，具体如下：

#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

下面就是OpenCV的所有模块，按照宏定义的顺序依次介绍。

(1)【calib3d】———Calibration(校准)和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，包括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。

(2)【contrib】———Contribute/Experimental Stuf的缩写。该模块包含了一些不太稳定的可选功能，比如人脸识别、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：

• 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

(4)【imgproc】———Image 和Process 这两个单词的缩写组合，图像处理模块。包含如下内容：

• 线性和非线性的图像滤波
• 图像的几何变换
• 其他的图像变换
• 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

(5)【feature2d】———2D功能框架。包含如下内容：

• 特征检测和描述
• 特征检测器(Fearure Detectors) 通用接口
• 描述符提取器(Description Extractors) 通用接口
• 描述符匹配器(Description Eatchers) 通用接口
• 通用描述符(Generic Description)匹配器通用接口
• 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，包含以下两个部分：

• 快速近似最近邻搜索
• 聚类

(7)【GPU】———运用GPU加速的计算机视觉模块。

(8)【highgui】———高层GUI图形用户界面，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的解码编码、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(Description Dxtractor)的通用接口
• 通用描述符(Generic Description Matchers)的常用接口
• 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：

• 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
  

(11)【nonfree】———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。

(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】———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：

• 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

(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。

(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。

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，了解这些可以更快的学习OpenCV了！