OpenCv学习笔记(一)--OpenCv所涉及的主要模块的简述

1--OpenCv其实说白了，就是为计算机视觉学习开发的一个SDK(软件开发包),就和Android操作系统给Android应用开发提供的SDK是一个逻辑,
   由于计算机视觉这要设计--图像处理,模式识别(机器学习)以及一些计算机视觉所特有发的东西,所以我就对这些模块做一个简述
2--下面只是，对OpenCv比较常用的和比较重要的模块做一个简单的介绍,另外还有其他比较重要的模块在此块并没有介绍,其余的，大家可以
   去OpenCv的官方网站下载相应版本的OpenCv--refmance仔细查看:
3--参考的资料主要有:
    1--OpenCv Learning
	2--OpenCv官方网站提供的用户参考文档
	3--OpenCv编程入门
(一)calib3d---Calibration(校准)和3D这两个词的组合缩写
		1--这个模块主要是:
			1--相机校准
			2--三维重建
		    相关的内容
		2--包括基本的:
		    1--多视角集合算法
			2--单个立体摄像头标定
			3--物体姿态估计
			4--立体相似性算法
			5--3D-信息的重建等
(二)contrib--Contributed/Experimental Stuf的缩写
		1--该模块包含了一些最近添加的太不稳定的可选功能
		2--新增了新型人脸识别,立体匹配，人工视网膜模型技术
(三)core--OpenCv的核心模块,主要包括以下内容:
		1--OpenCv的基本数据结构
		2--动态数据结构
		3--绘图函数
		4--数组操作相关的函数
		5--辅助功能与系统函数和宏
		6--与OpenGL的互操作
(四)imgproc---Image和Process这两个单词的缩写组合,图像处理模块.包含的内容如下所示:
		1--线性和非线性的图像滤波----Image Filtering
		2--图像的几何变换
		3--直方图相关技术
		4--结构分析和形状描述
		5--运动分析和对象跟踪--------Motion Analysis and Object Tracking
		6--特征检测------------------Feature Detection
		7--目标检测------------------Object Detection
		8--各种各样的图像转换
（五）feature2d--也就是二维特征机器描述------2D Features and Description	
        1--特征的检测与描述
		2--特征检测的通用接口
		3--描述符提取器的通用接口
		4--描述符匹配器的通用接口
		5--通用描述符匹配器的机构
		6--关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
(六)highgui---高层GUI图形用户界面,包含:
        1--媒体的输入和输出
		2--视频捕捉
		3--图像和视频的编码解码
		4--图形交互界面的接口等内容
(七)ml---Machine Learning--机器学习模块,由以下几部分构成:
		1--统计模型
		2--一般贝叶斯分类器
		3--K-近邻算法
		4--支持向量机SVM
		5--决策树
		6--提升--Boosting
		7--梯度提升树
		8--随机树
		9--超随机树
		10--期望最大化
		11--神经网络
(八)stitching---image stitching--图像拼接模块,包含如下所示:
		1--拼接流水线
		2--特征点寻找和图像匹配
		3--估计旋转
		4--自动校准
		5--图像歪斜
		6--接缝估测
		7--曝光补偿
		8--图片混合
(九)video---视频分析组件,该模块包括:
		1--运动分析
		2--对象追踪
		3--meanShift算法
		4--卡尔曼滤波算法
		5--背景分离