opencv基础教程绪论

opencv基础教程绪论(版本：opencv2.X以上)

（1）Opencv的模块

　　core: 数据结构和线性代数支持（Mat多维数组和调用其他模块的函数）

　　imgproc:  图像处理模块，包括线性和非线性的图像的滤波，几何图像变换（调整大小，仿射和透视翘曲，通用的基于表的重映射），色彩空间转换，直方图，等等。

　　video: 视频分析模块，包括背景减法，运动估计，和目标跟踪算法。

　　calib3b:基本的多视图几何算法，单和立体摄像机标定，反对姿态估计，立体匹配算法，三维重建和元素。

　　features2d: 显着特征探测器，描述符和描述符匹配

　   objdetect: 检测的对象和实例的预定义的类（例如，脸，眼睛，杯子，人，车，和等等）。

　　highgui： 一个易于使用的的的到视频的留存，影象和视频编解码器，如以及作为简单的的的的的UI的能力的接口。

　　gpu: GPU加速的算法不同OpenCV的模块

 

（2）Opencv的功能

　　对图像数据的操作，分配、释放、复制、设置、以及转换。

　　对于图像和摄像头采集的图像的读入、处理、以及输出。

　　对于矩阵和向量 的操作和线性代数的一些算法（如：特征值）。

　　对各种动态的数据结构（如列表、队列、集合、树、图）进行操作。

　　数字图像处理（如滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图、图像金字塔等）。

　　对各种结构进行分析（连接部件的分析、轮廓处理、距离变换、各种距的计算、模板匹配、Hough变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合、Delaunay三角划分等）

　　对摄像头的标定（发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计、立体对应等）。

　　对运动的分析（对光流、运动分割、跟踪的分析）。

　　对目标的识别（采用特征法和隐马尔科夫模型（HMM）法等）。

　　基本的Highgui功能（包括图像与视频的显示、键盘和鼠标事件处理、滚动条）。

　　对图像进行标注

（3）各模块详细信息见开发手册

地址：

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html

 

（4）API Concepts

　　cv Namespace(命名空间):OpenCV的所有类和功能函数使用命名空间。因此，代码中，要使用cv::  或 using namespace cv  指令：

#include "opencv2/core/core.hpp"
...
cv::Mat H = cv::findHomography(points1,points2,CV_RANSAC,5);
...

或者

#include "opencv2/core/core.hpp"
using namespace cv;
...
Mat H = findHomography(points1,points2,CV_RANSAC,5);
...

一些当前或未来的OpenCV的外部名称可能与STL或其他库冲突。在这种情况下，使用明确的命名空间符来解析名称冲突：

 

 

参考手册学习网站：

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html