【OpenCV】各模块介绍

1.【calib3d】——Calibration（校准）和3D
该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。
该模块包含一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用多管。新增了新型人脸识别、立体匹配、人工视网膜模型等技术。
3.【core】——核心功能模块，包括如下内容：

• 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

4.【imgproc】——Image和Process，图像处理模块。包含如下内容：

• 线性和非线性滤波
• 图像的几何变换
• 其他（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

5.【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

6.【flannn】——Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,高维的近似近邻快速搜索算法库，包括以下两部分：

• 快速近似最近邻搜素
• 聚类

7.【gpu】——运用GPU加速的计算机视觉模块。
8.【highgui】——高层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.【ml】——Machine Learning,机器学习模块，基本上是统计模型和分类算法，包括如下内容：

• 统计模型（Statistical Models）
• 一般贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）
• K-近邻（K-Nearest Neighbors）
• 支持向量机（Support Vector Machines）
• 决策树（Decision Trees）
• 提升（Boosting）
• 梯度提高树（Gradient Boosted Trees）
• 随机数（Random Trees）
• 超随机数（Extremely randomized trees）
• 期望最大化(Expectation Maximization）
• 神经网络（Neural Networks）
• MLData

10.【objdetect】——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM两部分
11.【ocl】——OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
12.【photo】——Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分
13.【stitching】——images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：

• 拼接流水线
• 特征点寻找和匹配图像
• 估计旋转
• 自动校准
• 图片歪斜
• 接缝估测
• 曝光补偿
• 图片混合

14.【superres】——SuperResolution，超分辨率技术相关功能模块
15.【video】——视频分析组件，该模块包括运动估计、背景分离、对象跟踪等处理相关内容
16.【Videostab】——Video stabilization，视频稳定相关的组件

【摘自：】《OpenCV3编程入门》