OpenCV库文件介绍

OpenCV库文件介绍


以前都是直接用opencv,都没有仔细研究过,这次把库文件都介绍一下。

1、build和source

当我们安装完opencv中,你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹,build和source,那它们分别是干什么的呢。

这里写图片描述

首先说这两者的关系,sources放的是opencv中的cpp文件,相当于一个工厂,build放的是opencv中的h、hpp、lib文件,相当于一个工具,opencv的开发者(当然开源后的使用者也可以)通过sources中的源文件,构建出build中的库文件,然后使用者就可以链接这些库,include<头文件>。一般非开源的程序和库是不开放sources的,而opencv作为一个开源库,这些也是使用者可见的。

source里面是各种各样的函数实现,对于只想用opencv的人来说,只关心我怎么用,于是开发者就会使用这些源文件构建出库,这些库里面包含了函数实现。这些库就是各种lib,然后还有头文件。

build里面只有接口,没有cpp中的实现什么的,build是对使用者的,使用者只用知道接口就行了,不需要知道这个是怎么做到的。当然因为opencv开源,所以使用者也可以直接查看源文件。

具体来说,soucees里面放的是函数具体的实现,比如有gray方法,对一个mat的像素怎么使它变成灰度化。

使用者include<头文件>,头文件里面是各种接口,比如gray,就是一个gray(MAt img),使用者链接这些库,inluce<头文件>,然后在程序中调用gray,然后程序运行的时候会进行链接时,在各种依赖库中寻找gray的实现,因为我们连接了opencv的库,所以在opencv的lib中就找到了gray的实现,然后就调用这个实现,然后就灰度化了,就是这个么过程。

举个不是很恰当的例子,build就像是卖给用户的macbook,用户只用知道怎么用,这个操作系统很好用,不卡,不用知道这个操作系统怎么实现了。怎么实现的就在source里面,非开源的程序和库是不可能让你看到source的。

2、build

在build文件夹中,如下,

这里写图片描述
.

首先,doc文件夹下放的是各种关于opencv的文档;include文件夹下是所有的头文件;其余四个分别是:一个给java用的库、一个给python用、一个给x86win用、一个给x64win用。两个cmake文件都是cmake的一些配置,很强大的编译工具。

2.1 include

分为opencv和opencv2.

这里写图片描述

这里写图片描述
.

这里借用博客1和博客2的介绍。

1、opencv

其中cv.h中包含的头文件:

#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/flann/flann.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/legacy/compat.hpp"
 
   
   
   
   
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cv.hpp中包含头文件:

#include 
 
   
   
   
   
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也就是说cv.hpp是包含cv.h的,程序中凡用到cv.h的地方都可以用cv.hpp 替换,那么为什么又要设置hpp文件呢?

hpp是Header Plus Plus的简写,与 .h 文件类似。但与之不同的是,.hpp将*.cpp中的实现代码也写入其中,使得定义与实现都包含在同一文件中。这样做带来的好处显而易见,无需再将cpp文件添加到项目中编译,减少了编译次数,也不用发布烦人的lib,dll 文件,因此非常适合用来编写公用的开源库。

文件夹opencv中的头文件都是类似的,均包含文件夹opencv2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、opencv2

先看opencv.hpp文件:

#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/flann/miniflann.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/photo/photo.hpp"
#include "opencv2/video/video.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
 
   
   
   
   
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很明显opencv.hpp的头文件包含了opencv库里的所有头文件。

接着看opencv_modules.hpp文件:

#define HAVE_OPENCV_CALIB3D
#define HAVE_OPENCV_CONTRIB
#define HAVE_OPENCV_CORE
#define HAVE_OPENCV_FEATURES2D
#define HAVE_OPENCV_FLANN
#define HAVE_OPENCV_GPU
#define HAVE_OPENCV_HIGHGUI
#define HAVE_OPENCV_IMGPROC
#define HAVE_OPENCV_LEGACY
#define HAVE_OPENCV_ML
#define HAVE_OPENCV_NONFREE
#define HAVE_OPENCV_OBJDETECT
#define HAVE_OPENCV_OCL
#define HAVE_OPENCV_PHOTO
#define HAVE_OPENCV_STITCHING
#define HAVE_OPENCV_SUPERRES
#define HAVE_OPENCV_TS
#define HAVE_OPENCV_VIDEO
#define HAVE_OPENCV_VIDEOSTAB
 
   
   
   
   
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其解释如下:

【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之后有新型人脸识别, 立体匹配 ,人工视网膜模型等技术。

【core】: 核心功能模块,尤其是底层数据结构和算法函数。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

【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

【features2】: d也就是Features2D, 2D功能框架 ,包含兴趣点检测子、描述子以及兴趣点匹配框架。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

【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和聚类。

【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

【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。

2.2 X64和X86

首先,这里面放的都是一些库文件,只不过X64面向64位,X86是32位的,然后以X64为例,

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这里写图片描述
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这是代表编译给不同版本的visual studio用的库,这里以vc12为例。

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这里写图片描述
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bin文件夹下:dll文件,动态链接库。具体实现的内容。计算机环境变量中,这个路径是要加到path中的。

lib文件夹下:配置opencv环境时,添加的lib库。用来链接。

staticlib文件夹下:静态库。

静态库是编译时就把整个函数加载进去,所以可执行文件会变大。动态库是编译时加进去的是一个函数表,运行时才会从dll里面加载对应的函数实现。

这里参考于博客给出一个关于dll和lib的解释。

共有两种库:

  • 一种是LIB包含了函数所在的DLL文件和文件中函数位置的信息(入口),代码由运行时加载在进程空间中的DLL提供,称为动态链接库dynamic link library。
  • 一种是LIB包含函数代码本身,在编译时直接将代码加入程序当中,称为静态链接库static link library。

共有两种链接方式:

  • 动态链接使用动态链接库,允许可执行模块(.dll文件或.exe文件)仅包含在运行时定位DLL函数的可执行代码所需的信息。
  • 静态链接使用静态链接库,链接器从静态链接库LIB获取所有被引用函数,并将库同代码一起放到可执行文件中。

关于lib和dll的区别如下:

  • lib是编译时用到的,dll是运行时用到的。如果要完成源代码的编译,只需要lib;如果要使动态链接的程序运行起来,只需要dll。

  • 如果有dll文件,那么lib一般是一些索引信息,记录了dll中函数的入口和位置,dll中是函数的具体内容;如果只有lib文件,那么这个lib文件是静态编译出来的,索引和实现都在其中。使用静态编译的lib文件,在运行程序时不需要再挂动态库,缺点是导致应用程序比较大,而且失去了动态库的灵活性,发布新版本时要发布新的应用程序才行。

  • 动态链接的情况下,有两个文件:一个是LIB文件,一个是DLL文件。LIB包含被DLL导出的函数名称和位置,DLL包含实际的函数和数据,应用程序使用LIB文件链接到DLL文件。在应用程序的可执行文件中,存放的不是被调用的函数代码,而是DLL中相应函数代码的地址,从而节省了内存资源。DLL和LIB文件必须随应用程序一起发行,否则应用程序会产生错误。如果不想用lib文件或者没有lib文件,可以用WIN32 API函数LoadLibrary、GetProcAddress装载。

3、sources

这里写图片描述

  • samples:是一些简短的学习用例。
  • modules:包含了所有的源文件。
  • doc:是一些文档,包含一些教程。
  • include:是所有的头文件。包含opencv和opencv2。
  • 3rdparty:第三方库,如ffmpeg视频编码等。
  • apps:一些应用,比如级联分类器,haar特征分类器。
  • cmake:编译相关。
  • data:级联分类器的一些数据。比如人脸检测、人眼检测等。
  • platform:平台相关,iOS、Android、Linux、script、win。

        


	
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