OpenCV庫框架結構 OpenCV總體的模塊架構

在上文已經學習過了opencv的編碼規則，爲了可以方便靈活的運用OPECV庫，咱們須要對其框架結構進行學習瞭解，以方便咱們進行實際工程調用調用。

一、Opnecv庫到底提供了什麼？

　　打開opencv源碼安裝的文件夾E:\opencv\opencv

 　　能夠看到上述文件，很明顯，Opencv解壓後，提供給咱們一個編譯環境及工程的源碼環境以及使用的LICENSE。

二、Opencv庫build文件夾說明

　　打開build文件夾，能夠看到以下文件：

其餘的文件夾都是一些編譯工具文件及兼容文件，這裏重點須要關注的是include文件夾，其內包含的就是庫文件包含的模塊文件，進入到include文件，能夠看到兩個文件夾，以下所示：

 

這裏的opencv包含的是C接口，opencv2包含的是C++接口。

三、C接口包含的模塊

進入到opencv，能夠看到以下文件，

 

 這裏C接口下的模塊功能說明以下：

•  CV:主要的OPENCV函數
• CVAUX：輔助（實驗性的）的OpenCV函數
• CXCORE： 數據結構與線性代數支持。
• HIGHGUI：圖像界面函數。
• ML:機器學習，包括模式分類和迴歸分析等。
• CXEIGEN:圖形變換接口。
• CXMISC:跨平臺通訊的接口模塊。

四、C++接口包含的模塊

進入opencv2能夠看到其下又有以下文件：

 

這裏對C++接口調用的模塊進行說明：

• calib3d - 相機標定以及三維重建。相機標定用於去除相機自身缺陷致使的畫面形變，還原真實的場景，確保計算的準確性。三維重建一般用在雙目視覺（立體視覺），即兩個標定後的攝像頭觀察同一個場景，經過計算兩幅畫面中的相關性來估算像素的深度。
• core - 一個定義基本數據結構的緊湊模塊，包括密集的多維數組Mat和全部其餘模塊使用的基本功能。
• dnn - 深度學習相關的模塊，該模塊的功能僅適用於正向傳遞計算（即網絡測試）。原則上不支持網絡培訓。
• features2d - 包含 2D 特徵值檢測的框架。包含各類特徵值檢測器及描述子，例如 FAST、MSER、OBRB、BRISK等。各種特徵值擁有統一的算法接口，所以在不影響程序邏輯的狀況下能夠進行替換。
• flann-最近鄰開源庫,用於在多維空間內聚類及搜索的近似算法，作圖像檢索的讀者對它不會陌生。
• highgui - 一個易於使用的視頻捕獲，圖像和視頻編解碼器界面，以及簡單的UI功能。高級圖形界面及與 QT 框架的整合。
• imgcodecs - 一個用於讀寫圖像的易用接口，負責各類格式的圖片的讀寫，這個模塊是從之前的 highgui 中剝離的。
• imgproc - 一個圖像處理模塊，包括線性和非線性圖像過濾，幾何圖像變換（調整大小，仿射和透視變形，基於通用表的從新映射），顏色空間轉換，直方圖等。
• ml- 機器學習相關模塊，包括統計模型、K最近鄰、支持向量機、決策樹、神經網絡等經典的機器學習算法。
• objdetect - 檢測預約義類的對象和實例（例如，面部，眼睛，馬克杯，人，汽車等）。物體檢測模塊。包括haar分類器、SVM檢測器及文字檢測。
• photo-包含計算攝影學, 包括圖像修補、去噪、HDR成像、非真實感渲染等。若是想實現Photoshop的高級功能，那麼這個模塊必不可少。
• shape-形狀距離和匹配。用於描述形狀、比較形狀。
• stitching-用於圖像拼接，可用於製做全景圖。
• superres-超分辨率，用於加強圖像的分辨率。
• video- 視頻分析模塊，包括運動估計，背景減法和對象跟蹤算法。視頻分析模塊。包括背景提取、光流跟蹤、卡爾曼濾波等，作視頻監控的讀者會常用這個模塊。
• videoio-對於視頻捕獲和視頻編碼器是一個易用的接口。負責視頻文件的讀寫，也包括攝像頭、Kinect 等的輸入。
• videostab-視頻穩定，用於解決相機移動時拍攝的視頻不夠穩定的問題。
• gpu - 來自不一樣OpenCV模塊的GPU加速算法。

 

五、Opencv庫source源碼文件夾

　打開opencv下的source文件夾，能夠看到以下文件：

 

3rdparty/，包含第三方的庫，好比視頻解碼用的 ffmpeg，jpg、png、tiff等圖片的開源解碼庫。

apps/，包含進行 haar 分類器訓練的工具，opencv 進行人臉檢測即是基於 haar 分類器。若是你想檢測人臉之外的圖片，千萬不要錯過這幾個工具。

cmake/，包含生成工程項目時 cmake 的依賴文件，用於智能搜索第三方庫，普通開發者不須要關心這個文件夾的內容。

data/，包含 opencv 庫以及範例中用到的資源文件，haar 物體檢測的分類器位於haarcascades子文件中。

doc/，包含生成文檔所需的源文件以及輔助腳本。

include/，包含入口頭文件。opencv 子文件夾中是 C 語言風格的API，也就是《Learning OpenCV （初版）》中描述的API函數，官方將逐漸淘汰 C 風格函數，所以我不推薦你們使用該文件夾中的頭文件。opencv2 子文件中只有一個 opencv.hpp 文件，這是 cv2 以及 　　　　cv3 推薦使用的頭文件。

modules/，包含核心代碼，opencv 真正的代碼都在這個文件夾中。opencv 從2.0開始以模塊的方式組織各類功能，近兩年模塊的數量增加得很快，後面我會依次介紹每一個模塊的做用。

platforms/，包含交叉編譯所需的工具鏈以及額外的代碼，交叉編譯指的是在一個操做系統中編譯供另外一個系統使用的文件。

samples/，範例文件夾，包含大量學習案例。

六、modules模塊源碼

　　進入modules文件夾能夠看到其下包含以下文件夾：

與build下的include相比，這裏源碼多了：

viz：三維可視化模塊。能夠認爲這個模塊實現了一個簡單的三維可視化引擎，有各類UI控件和鍵盤、鼠標交互方式。底層實現基於 VTK 這個第三方庫。

cuda/，CUDA-加速的計算機視覺算法，包括數據結構 cuda::GpuMat、 基於cuda的相機標定及三維重建等。

cudaarithm/，CUDA-加速的矩陣運算模塊。

cudabgsegm/，CUDA-加速的背景分割模塊，一般用於視頻監控。

cudacodec/，CUDA-加速的視頻編碼與解碼。

cudafeatures2d/，CUDA-加速的特徵檢測與描述模塊，與features2d/模塊功能相似。

cudafilters/，CUDA-加速的圖像濾波。

cudaimgproc/，CUDA-加速的圖像處理算法，包含直方圖計算、霍夫變換等。

cudaoptflow/，CUDA-加速的光流檢測算法。

cudastereo/，CUDA-加速的立體視覺匹配算法。

cudawarping/，實現了 CUDA-加速的快速圖像變換，包括透視變換、旋轉、改變尺寸等。

cudaev/，實現 CUDA 版本的核心功能，相似 core/ 模塊中的基礎算法。

 

 

 

參考資料：

一、OpenCV官方資料

二、OpenCV總體的模塊架構

三、OpenCV 2.4.13.7 documentation

四、flann手冊 pdf 

五、OpenCV模塊庫簡單介紹