OpenCV图像处理：基础模块和高层次模块

OpenCV的使用是人工智能培训课程中的重点。OpenCV的模块，core、highgui、imgproc是最基础的，它们实现的功能和方法各不相同，分别介绍如下：

core模块实现了最核心的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等。

highgui模块实现了视频与图像的读取、显示、存储等接口。

imgproc模块实现了图像处理的基础方法，包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等。
 

对于图像处理其他更高层次的方向及应用，OpenCV也有相关的模块实现

features2d模块用于提取图像特征以及特征匹配，nonfree模块实现了一些专利算法，如sift特征。

objdetect模块实现了一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM等。

stitching模块实现了图像拼接功能。
 

FLANN模块(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)，包含快速近似最近邻搜索FLANN 和聚类Clustering算法。

ml模块机器学习模块(SVM，决策树，Boosting等等)。

photo模块包含图像修复和图像去噪两部分。

video模块针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等。

calib3d模块即Calibration(校准)3D，这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含了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。

G-API模块包含超高效的图像处理pipeline引擎。