[opencv]opencv主要组件介绍
【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。
【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
【dnn】——是指深度神经网算法, 此模块包含：
用于新层创建的API，层是神经网络的积木；
一组内置的最有用的层；
API构建并修改层的综合神经网络；
从不同的框架加载序列化网络模型的功能。
【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（FeatureDetectors）通用接口
描述符提取器（DescriptorExtractors）通用接口
描述符匹配器（DescriptorMatchers）通用接口
通用描述符（GenericDescriptor）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 ApproximateNearest 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
聚类
【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
【imgcodecs】——图像编解码器。读取图像保存图像等都放在这个文件下。
【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
【ml】——MachineLearning，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 （StatisticalModels）
一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）
K-近邻 （K-NearestNeighbors）
支持向量机 （SupportVector Machines）
决策树 （DecisionTrees）
提升（Boosting）
梯度提高树（GradientBoosted Trees）
随机树 （RandomTrees）
超随机树 （Extremelyrandomized trees）
期望最大化 （ExpectationMaximization）
神经网络 （NeuralNetworks）
MLData
【objdetect】——目标检测模块，包含CascadeClassification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。
【photo】——也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分
【shape】——形状的匹配以及距离。
【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
【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】——Videostabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍，不管它了。
【world】——这是Opencv3特有的，把所有东西打包在一个dll里，配置环境的时候很方便，具体工程实际就要分情况了。
