OpenCV3读书笔记（售前技术方向）

概念：基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机方面很多通用算法，是计算机视觉方面有力的研究工具 。

基本架构

• calib3d---校准（Calibration）和3D。模块包含相机校准和三维重建。

• contrib---新型人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等。

• core---核心，内容包括基本/动态数据结构，绘图函数，数组操作函数，辅助功能和系统函数，宏，与OpennGL的交互操作。

• imgproc---图像处理模块，包括：
  1.线性，非线性图像滤波
  2.图像集合变换，图像转换
  3.直方图
  4.结构分析与形状描述
  5.运动分析与对象追踪
  6.特征/目标检测

• feature2d---2d功能框架
  包括：
  1.特征检测和通用接口（特征检测器，描述符提取器、匹配器，通用描述符）
  2.关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

• flann---高维的近似临近快速搜索算法库：
  *快速最近邻搜索
  *聚类

• gpu---gpu加速的计算机视觉模块。

• highgui---高层gui图形用户界面。
  包含：1.媒体输入输出。2.视屏捕捉。3.编码解码。4.交互界面接口。

• ml---机器学习，基本是统计模型和分类算法。

• nonfree---专利算法模块。

• objdetect---目标检测模块

• ocl---opencl加速的计算机视觉组件模块。

• photo---图像修复和去噪。

• stiching---图像拼接
  可实现的功能：流水线拼接，特点寻找，图像匹配，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---超分辨率技术模块。

• video---视屏分析模块（运动估计，背景分离，对象跟踪等）

• videostab---视频稳定模块。

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数据结构与基本绘图

容器mat类

1.C++接口（自动内存管理）
2.数据组成：

• 矩阵头
• 指向像素值矩阵的指针

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高层的图像处理完成图形和视觉范畴任务

滤波（抑制和防止干扰，低通模糊，高通锐化）：

1.线性滤波
* 方框，均值，高斯
2.非线性滤波
*中值滤波，双边滤波

顶帽运算/黑帽运算

突出轮廓周围更亮/暗

图像金字塔

高斯~：向下采样图像
拉普拉斯~：从低层向上采样，最大程度还原

霍夫变换：采用峰值统计检测任意形状问题。

重映射：

概念：把一幅图像的某位置像素放在另一图片指定位置的过程。

模式匹配（寻找相似）

角点（边的不同边界点）检测

特征检测与匹配