【OpenCV3學習筆記一】 OpenCV子產品介紹

本部落格為本人 學習【OpenCV3入門程式設計】和【OpenCV 算法精解 基于Python與C++】記錄筆記

Opencv 全稱Open Source Computer Library，直譯：開源計算機視覺庫。

1、【calib3d】---Calibration(校準)和3D兩個詞縮寫，子產品主要是相機校準和三維重建，包括多視角幾何算法，單個立體攝像頭标定，物體姿态估計，立體相似性算法，3D資訊的重建。

2、【contrib】---contributed/experimental stuf的縮寫，新增了新型人臉識别，立體比對，人工視網膜模型等技術。

3、【core】---核心功能子產品，基本資料結構，動态資料結構，繪圖函數，數組操作相關函數，輔助功能和系統函數和宏，與OpenGL的互相操作。

4、【imgproc】---Image和Process，圖像處理子產品，線性和非線性的圖像濾波，圖像的幾何變化，其他的圖像轉換，直方圖相關，結構分析和形狀描述，運動分析和對象跟蹤，特征檢測，目标檢測。

5、【features2d】---Features2D，2D功能架構，特征檢測和描述，特征檢測器，描述符提取器，描述符比對器，通用描述符。

6、【flann】---Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，快速近似最近鄰搜尋，聚類。

7、【gpu】---運用GPU加速的計算機視覺子產品。

8、【highgui】---高層GUI圖形使用者界面，包括媒體的輸入輸出，視訊捕捉，圖像和視訊的編碼解碼，圖形互動界面的接口等。

9、【legacy】--- 運動分析，期望最大化，直方圖，平面細分，特征檢測和描述，描述符提取器，通用描述符，比對器。

10、【ml】---Machine Learning，機器學習子產品，統計模型和分類算法；統計模型，貝葉斯分類器，K-近鄰，支援向量機，決策樹，提升，梯度提高樹，随機樹，超随機樹，期望最大化，神經網絡，MLData。

11、【nonfree】---一些具有專利的算法子產品，包括特征檢測和GPU相關内容。

12、【objdetect】---目标檢測子產品，包括Cascade Classification（級聯分類）和Latent SVM這兩部分。

13、【ocl】---OpenCL-accelerated Computer Vision，運用OpenCL加速的計算機視覺組模組化塊。

14、【photo】---Computational Photography 包括圖像修複和圖像去噪兩部分。

15、【stitching】---imiages stitching，圖像拼接子產品。包含以下部分：

拼接流水線；特點尋找和比對圖像；估計旋轉；自動校準；圖檔歪斜；接縫估測；曝光補償

圖檔混合。

16、【superres】-- SuperResolution，超分辨率技術的相關功能子產品。

17、【ts】--OpenCV測試相關代碼。

18、【video】--視訊分析元件，該子產品包括運功估計、背景分離、對象跟蹤等視訊處理相關内容。

19、【Videostab】--Video stabilization，視訊穩定相關元件。