【opencv學習筆記二】opencv3.4.0元件結構說明
在學習opencv使用之前我們先來看一下opencv有哪些元件結構。至於OpenCV元件結構的研究方法，我們不妨管中窺豹，通過opencv安裝路徑下include目錄裡面標頭檔案的分類存放，來一窺OpenCV這些年迅猛發展起來的龐雜元件架構。我們進入到D:\ProgramFiles\opencv340\opencv\build\include目錄，可以看到有opencv和opencv2這兩個資料夾。顯然，opencv這個資料夾裡面包含著舊版的標頭檔案。而opencv2這個資料夾裡面包含著具有時代意義的新版OpenCV2系列的標頭檔案。
在opencv這個資料夾裡面，也就是D:\Program Files\opencv340\opencv\build\include\opencv目錄下，可以看到如下的各種標頭檔案。這裡面大概就是opencv 1.0最核心的，而且保留下來的內容的標頭檔案，可以把它們整體理解為一個元件。
再來看看我們重點關注的opencv2這邊，在D:\ProgramFiles\opencv340\opencv\build\include\opencv2目錄下，我們可以看到這些資料夾：
我們靈機一動，發現下面有個叫opencv_modules.hpp的hpp檔案，一看就知道里面存放的是opencv2中的新模組構造相關的說明程式碼，開啟一看，果不其然，定義的是OpenCV2所有元件的巨集：
/* * ** File generated automatically, do not modify ** * * This file defines the list of modules available in current build configuration * * */ // This definition means that OpenCV is built with enabled non-free code. // For example, patented algorithms for non-profit/non-commercial use only. /* #undef OPENCV_ENABLE_NONFREE */ #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_CORE #define HAVE_OPENCV_DNN #define HAVE_OPENCV_FEATURES2D #define HAVE_OPENCV_FLANN #define HAVE_OPENCV_HIGHGUI #define HAVE_OPENCV_IMGCODECS #define HAVE_OPENCV_IMGPROC #define HAVE_OPENCV_ML #define HAVE_OPENCV_OBJDETECT #define HAVE_OPENCV_PHOTO #define HAVE_OPENCV_SHAPE #define HAVE_OPENCV_STITCHING #define HAVE_OPENCV_SUPERRES #define HAVE_OPENCV_VIDEO #define HAVE_OPENCV_VIDEOIO #define HAVE_OPENCV_VIDEOSTAB #define HAVE_OPENCV_WORLD
OK，就不多客套了，下面就是OpenCV的所有模組介紹，按照順序來：
【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。
【core】——核心功能模組，包含如下內容：
OpenCV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
與OpenGL的互操作
【dnn】——是指深度神經網演算法, 此模組包含：
用於新層建立的API，層是神經網路的積木；
一組內建的最有用的層；
API構建並修改層的綜合神經網路；
從不同的框架載入序列化網路模型的功能。
【features2d】 ——也就是Features2D， 2D功能框架 ，包含如下內容：
特徵檢測和描述
特徵檢測器（FeatureDetectors）通用介面
描述符提取器（DescriptorExtractors）通用介面
描述符匹配器（DescriptorMatchers）通用介面
通用描述符（GenericDescriptor）匹配器通用介面
關鍵點繪製函式和匹配功能繪製函式
【flann】—— Fast Library for ApproximateNearest Neighbors，高維的近似近鄰快速搜尋演算法庫，包含兩個部分：
快速近似最近鄰搜尋
聚類
【highgui】——也就是high gui，高層GUI圖形使用者介面，包含媒體的I / O輸入輸出，視訊捕捉、影象和視訊的編碼解碼、圖形互動介面的介面等內容
【imgcodecs】——影象編解碼器。讀取影象儲存影象等都放在這個檔案下。
【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：
線性和非線性的影象濾波
影象的幾何變換
其它（Miscellaneous）影象轉換
直方圖相關
結構分析和形狀描述
運動分析和物件跟蹤
特徵檢測
目標檢測等內容
【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：
統計模型 （StatisticalModels）
一般貝葉斯分類器 （Normal Bayes Classifier）
K-近鄰 （K-NearestNeighbors）
支援向量機 （SupportVector Machines）
決策樹 （DecisionTrees）
提升（Boosting）
梯度提高樹（GradientBoosted Trees）
隨機樹 （RandomTrees）
超隨機樹 （Extremelyrandomized trees）
期望最大化 （ExpectationMaximization）
神經網路 （NeuralNetworks）
MLData
【objdetect】——目標檢測模組，包含CascadeClassification（級聯分類）和Latent SVM這兩個部分。
【photo】——也就是Computational Photography，包含影象修復和影象去噪兩部分
【shape】——形狀的匹配以及距離。
【stitching】——images stitching，影象拼接模組，包含如下部分：
拼接流水線
特點尋找和匹配影象
估計旋轉
自動校準
圖片歪斜
接縫估測
曝光補償
圖片混合
【superres】——SuperResolution，超解析度技術的相關功能模組
【video】——視訊分析元件，該模組包括運動估計，背景分離，物件跟蹤等視訊處理相關內容。
【Videostab】——Videostabilization，視訊穩定相關的元件，官方文件中沒有多作介紹，不管它了。
【world】——這是Opencv3特有的，把所有東西打包在一個dll裡，配置環境的時候很方便，具體工程實際就要分情況了。