opencv模块功能简介

Opencv模块学习

库core

Basic Structures

基础数据结构，大型的mat，sparsemat，algorithm(半球匹配，块匹配，背景提取，混合高斯，字典集，sift)，智能指针ptr

Basic C Structures and Operations

一些C API, 主要是cv1.0时代的老旧函数，感觉没什么用

Dynamic Structures

Cv1.0时代的函数，现在可以用vector代替

Operations on Arrays

数据处理，DCT,PCA,SVD,RNG(Random number generator)，常用对inputarray的函数Drawing Functions

画图函数，点线园，填充写字都可以

XML/YAML Persistence

Filestorage和filenode，用于在xml文件存取

XML/YAML Persistence (C API)

cv1.0时代产物

Clustering

就两个函数Kmeans和partition

Utility and System Functions and Macros

一些奇怪的函数，四舍五入函数，format，计时，监视错误

OpenGL interoperability

Opengl和opencv的结合，buffer，texture2d，arrays

库Imgproc

Image Filtering

各种滤波器，滤波器核(laplacian), 基础滤波器，双边，自适应双边，模糊，边缘插值，箱（均值）滤波，高斯金字塔，生成图片边缘，高斯滤波，线性，形态学，sobel，scharr，模糊下采样，上采样模糊，可以生成箱滤波器、快速线性可分滤波器(sobel或scharr)、高斯、线性、形态学、线性可分

Geometric Image Transformations

图像map色度变换，由三点数据求affine仿射矩阵，由四点数据求视角变换，不同尺度截取目标图像矩形区域，获取旋转矩阵，反仿射变换，极坐标变换，对数极坐标变换，几何坐标插值变换，大小变化，仿射变换，透视变换，矫正视差，畸变矫正图片，畸变校正点，，Miscellaneous Image Transformations

自适应阈值，颜色空间变换，离最近的零点的距离计算(应该用于漫水算法吧)，漫水算法，图像积分(用于某些算法haar-like)，阈值法，watershed分水岭算法—自适应迭代阈值，GrabCut自分割背景提取(基于GraphCut，灰度直方图-混合高斯前景背景建模迭代)，Drawing Functions

ColorMaps in OpenCV

Histograms

计算直方图，直方图反响投影匹配小图块，直方图比较，EMD误差，直方图均衡化Structural Analysis and Shape Descriptors

轮廓特征矩moment，hu不变矩，求取重心，寻找轮廓，逼近折线，用折线寻找freeman 链，获取contour长度，寻找垂线，contour面积，寻找凸包，寻找轮廓凸包突出度，椭圆拟合，直线拟合，检测是否凸，最小旋转矩形检测，最小圆型检测，matchshape，点和contour 的位置关系。

Motion Analysis and Object Tracking

Feature Detection

Object Detection

C API

库highgui

分为三个模块，用户界面模块，读写图片视频模块，qt模块，用户界面模块可以画控制条，建立销毁窗口，读写视频图片

库video

没有类，就是光流法(稀疏光流法，浓密特征光流法，高斯金字塔)，camshift，meanshift，混合高斯模型背景提取，

库calib3d

分为相机校准和3D重建

校准可以用棋盘格圆格对称圆格，极线的匹配，欧拉空间转变到齐次方程(什么用？)，棋盘格角点渲染显示，pnp四点求相机世界坐标，仿射变换，3d-2d，2d-3d，立体块匹配，深度相机的校准

库features2d

Feature Detection and Description

Fast法提取特征点(对像素周围统计学取差异较大点)，mser(最大稳定极值区域，寻找颜色稳定的区域)，brisk法(对模糊图像有较好效果)，freak法(光照旋转尺度视角各方面都有不错效果)

Common Interfaces of Feature Detectors

试了一下opencv_source_code/samples/cpp/descriptor_extractor_matcher.cpp，是一个很有意思的小程序，命令行：“SURF SURFBruteForceCrossCheckFilter 1.jpg j.jpg 3”，通用特征检测接口，sift、surf、mser、"FAST"，"STAR"，"SIFT"，"SURF"，"ORB"，"BRISK"，"MSER" ，"GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetector，"HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled，"Dense" – DenseFeatureDetector，"SimpleBlob" – SimpleBlobDetector Common Interfaces of Descriptor Extractors

特征提取，六种，sift surf brisk freak brief ORB

Common Interfaces of Descriptor Matchers

提取后的特征进行匹配，普通match，knn match，radius match，可以进行图和图已经图和图列的匹配