OpenCV之头文件分析
我们利用openCV开源库进行项目开发时，往往要牵涉到头文件的添加问题，而openCV中头文件众多，该如何选择呢？下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理，以便能够快速的添加对应的头文件。
1、首先看下opencv文件夹中的头文件
其中cv.h中包含的头文件：
#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/flann/flann.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/legacy/compat.hpp"
cv.hpp中包含头文件：
#include <cv.h>
也就是说cv.hpp是包含cv.h的，程序中凡用到cv.h的地方都可以用cv.hpp 替换，那么为什么又要设置hpp文件呢？hpp是Header Plus Plus的简写，与 *.h 文件类似。但与之不同的是，*.hpp将*.cpp中的实现代码也写入其中，使得定义与实现都包含在同一文件中。这样做带来的好处显而易见，无需再将cpp文件添加到项目中编译，减少了编译次数，也不用发布烦人的lib,dll 文件，因此非常适合用来编写公用的开源库。
文件夹opencv中的头文件都是类似的，均包含文件夹opencv2里的头文件。所以我们如果是从低版本的opencv学习过渡到高版本的opencv的话，如果不适应可以先以opencv文件夹里的文件调用为标准。如果熟悉opencv里的函数分布，也可以直接调用opencv2文件夹里的具体头文件，这样在头文件预编译提高效率。
2、接下来看文件夹opencv2中的文件
先看opencv.hpp文件：
#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/flann/miniflann.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/photo/photo.hpp"
#include "opencv2/video/video.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
很明显opencv.hpp的头文件包含了opencv库里的所有头文件。
接着看opencv_modules.hpp文件：
#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
其解释如下：
[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。2.4.10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和聚类
[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
3、参考文献
[1] http://www.it165.net/pro/html/201404/12370.html(本文中绝大部分内容出自此博客)
[2] http://baike.baidu.com/item/HPP?fr=aladdin
