OpenCV编程头文件分析

打开opencv2.4.8里面的include文件夹，出现两个文件夹为别为：opencv，opencv2。接下来我们来看其特点：

1.首先看opencv文件夹里面的文件分布：

cv.h源码如下：

cv.hpp文件源码如下：

从而看出，cv.hpp是包含cv.h文件的，

在opencv 文件夹里的所有文件都是类似的，均是包含opencv2文件夹里的头文件，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opencv文件夹里面的文件分布：

看这些文件分布，首先来看两个文件：

opencv.hpp文件：

我们可以看到，调用opencv库时，可以头文件写成：

 

1. #include

就包含了opencv库所有头文件。

 

opencv _modules文件：

对于这个解释如下：

 

【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。2.4.8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
• 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

完成两个文件的解释，接下来开始一个子文件夹的分析就结束我们的博客吧。

 

开始我们熟悉的highgui文件夹里的文件分析：

首先看ios文件：

其包含cap_ios.h文件，其为：

在此两个文件的包含关系就清楚了。

highgui.hpp文件：

其包含highgui_c.h文件。

至此告一段落，对于opencv的头文件包含问题都可以依次来解决。