OpenCV 3.x 源码结构简介

OpenCV 3.x 与之前版本的不同

1)以C++ 风格API为主,C 风格的API 最终可能会取消。
2)C++ API 更加简洁,引入很多C++面向对象的特性
3) 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4) 模块分类细化,意义和功能明显。

源代码结构

1)3rdparty/,OpenCV  依赖的第三方库,比如:ffmpeg,jpg、png、tiff等。

2)apps/,包含进行 haar 分类器训练的工具,opencv 进行人脸检测便是基于 haar 分类器。

3)cmake/,OpenCV工程编译需要的cmake相关文件,用于智能搜索第三方库。

4)include/,工程头文件。其中,C 语言风格的API在opencv 子文件夹中 ,opencv2 子文件中有一个 opencv.hpp 文件, cv2.x和cv3.x推荐使用。

5)modules/,功能模块核心代码。

6)platforms/,交叉编译所需的工具链及额外的代码。

7)samples/,OpenCV的使用范例

8)data/, opencv 库以及范例中用到的资源文件,例如人脸检测的模型数据文件等。

9)doc/,编译生成文档所需文件及辅助脚本。

非GPU相关模块

1)androidcamera/,android平台相机设备相关接口。

2)core/,核心模块,定义基本的数据结构,例如:Mat 类、XML 读写、opengl三维渲染等。

3)imgproc/,含图像滤波、集合图像变换、直方图计算、形状描述子等功能。

4)imgcodec/,各种格式的图片的读写。

5)highgui/,高级图形界面及与 QT 框架的整合。

6)video/,视频分析相关模块。包括背景提取、光流跟踪、卡尔曼滤波等。

7)videoio/,视频文件读写读写相关,包含摄像头、Kinect 等的输入。

8)calib3d/,相机标定及三维重建相关。相机标定用于消除广角相机画面畸变。三维重建,例如,在双目视觉(立体视觉)中,基于两个标定的摄像头观察同一个场景,计算两幅画面中的相关性来估算像素的深度。

9)features2d/, 2D 特征值检测的框架。包含各种特征值检测器及描述子,例如 FAST、MSER、OBRB、BRISK等。各类特征值拥有统一的算法接口,因此在不影响程序逻辑的情况下可以进行替换。

10)objdetect/,物体检测模块。包括haar分类器、SVM检测器及文字检测。

11) ml/,机器学习相关。包括统计模型、K最近邻、支持向量机、决策树、神经网络等经典的机器学习算法。

12)flann/,多维空间内聚类及搜索近似最近邻的算法。

13)photo/,计算摄影学。包括图像修补、去噪、HDR成像、非真实感渲染等。可实现类似Photoshop高级功能。

14)stitching/,图像拼接,全景制作。

15)nonfree/,有专利的算法。如:SIFT和SURF。

16)shape/,形状匹配相关模块。用于描述形状、比较形状。

17)softcascade/,Soft Cascade 分类器物体检测算法,含检测和训练模块。

18)superres/,超分辨率相关,增强图像的分辨率。

19)videostab/,视频消除抖动相关,例如,用于解决相机移动时拍摄的视频不稳定问题。

20)viz/,三维可视化模块。一个简单的三维可视化引擎,有各种UI控件和键盘、鼠标交互方式,底层实现基于 VTK 库。

GPU相关模块

模块的名称以 cuda 为开始,cuda 是显卡制造商 NVIDIA 推出的通用计算语言,cv3中有大量的模块已基于cuda实现。

1)cuda/,CUDA-加速的计算机视觉算法,包括数据结构 cuda::GpuMat、 基于cuda的相机标定及三维重建等。

2)cudaarithm/,CUDA-加速的矩阵运算模块。

3)cudabgsegm/,CUDA-加速的背景分割模块,通常用于视频监控。

4)cudacodec/,CUDA-加速的视频编码与解码。

5)cudafeatures2d/,CUDA-加速的特征检测与描述模块,与features2d/模块功能类似。

6)cudafilters/,CUDA-加速的图像滤波。

7)cudaimgproc/,CUDA-加速的图像处理算法,包含直方图计算、霍夫变换等。

8)cudaoptflow/,CUDA-加速的光流检测算法。

9)cudastereo/,CUDA-加速的立体视觉匹配算法。

10)cudawarping/,实现了 CUDA-加速的快速图像变换,包括透视变换、旋转、改变尺寸等。

11)cudaev/,实现 CUDA 版本的核心功能,类似 core/ 模块中的基础算法。


参考文献
1)http://blog.csdn.net/zkl99999/article/details/48676487
2)opencv online doc

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