OpenCV3编程入门 读书笔记

虽然之前一直再用Opencv这个开源库完成一些课程的课后作业和课程实习，但是一直对这个没有一个总体认识，只清楚它是一个开源的计算机视觉库，对于里面的一些用法自己也不是很清楚，所以找来了一本浅墨写的Opencv3编程入门电子版在读，觉得对自己以后可能会有点帮助，开一篇博客来记录一些书中的内容。

可能会有朋友需要这本书，我在这里分享出去

链接：https://pan.baidu.com/s/1NCUNKzCKwVp9EYzxD8BHaA 密码：yhwi

下面开始记录（会记录一些自己认为的要点，可能会有些遗漏）

Opencv分很多模块，不同模块具有不同的功能和作用，接下来具体介绍

(1)calib3d--calibration(校准)和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，包括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。

(2)contrib--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。新增了新型的人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等技术。这个在我下载的opencv3.4.1里面没有找到，需要自己在github上面下载相对应的opencv_contrib版本，使用CMAKE编译生成工程文件，再去重新配置Opencv。

(3)core--核心功能模块，包含：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。

(4)imageproc--Image和process这两个单词的缩写组合，图像处理模块，包含：线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，其他图像转换，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。

(5)feature2d--也就是features2D,即2D功能的框架，包含：特征检测和描述，特征检测器通用接口，描述符提取器通用接口，描述符匹配器通用接口，通用描述符匹配器通用接口，关键点绘制函数和匹配功能绘制函数。

(6)flann--Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,高维的近似近邻快速搜索算法库，包含：快速近似最近邻搜索，聚类，

(7)gpu--运行GPU加速的计算机视觉模块。

(8)highgui--高层的GUI图形用户界面，包含媒体的输入输出，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。

(9)legacy--一些已经废弃的代码库，保留下来向下兼容，包含运动分析、期望最大化、直方图、平面细分（C API）,特征检测和描述，描述符提取器，通用描述符的常用接口，匹配器。

(10)ml--Machine Learning，机器学习模块，基本上是统计模型和分类算法，包含：统计模型，一般的贝叶斯分类器，K-近邻，支持向量机，决策树，提升，梯度提高树，随机树，超随机树，期望最大化，神经网络，MLData。

(11)nonfree--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。

(12)objdetect--目标检测模块，包含Cascadee Classification(级联分类)和Latent SVM这两个部分。

(13)ocl--OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块。

(14)photo--Computer Photography,包含图像修复和图像去噪两部分。

(15)stitching--image stitching,图像拼接模块，包含：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。

(16)superres--superResolution,超分辨率技术的相关功能模块。

(17)ts--OpenCV测试相关代码，不用去管。

(18)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。

(19)Videostab--Video stabilization,视频稳定相关的组件，官方文档也没有多余介绍，不用管。

在opencv头文件的opencv.hpp中已经包含了各模块的头文件，编写其他模块的应用程序时，原则上只写一句#include即可。

代码的命名规则（直接贴图了）：