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OpenCV 组成结构

OpenCV 计算机视觉库的主要包括以下几大模块。

核心模块​

核心模块（Core Module）是 OpenCV 的基础，提供了图像处理、数据结构、矩阵运算等基本功能。其中的核心数据结构包括：

  • Mat 类：用于表示图像和矩阵数据，是OpenCV中最基本的数据结构。
  • Point、Rect、Size 类：用于表示点、矩形和尺寸等基本几何结构。

图像处理模块​

图像处理模块（Image Processing Module）包含了丰富的图像处理功能，涵盖了图像滤波、边缘检测、颜色空间转换等各种操作。一些常见的函数包括：

  • cv::filter2D()：卷积运算，用于图像滤波。
  • cv::Canny()：边缘检测算法。
  • cv::cvtColor()：颜色空间转换。

计算机视觉模块​

计算机视觉模块（Computer Vision Module）提供了更高级的图像处理和计算机视觉算法，包括特征检测、目标检测、物体跟踪等。一些典型的函数有：

  • cv::HoughCircles()：用于检测圆。
  • cv::findContours()：用于查找图像中的轮廓。
  • cv::matchTemplate()：模板匹配。

机器学习模块​

OpenCV 的机器学习模块（Machine Learning Module）提供了一些常用的机器学习算法，包括支持向量机、决策树等。一些重要的类和函数有：

  • cv::ml::SVM：支持向量机。
  • cv::ml::DTrees：决策树。

高级计算模块​

高级计算模块（High Level GUI and Media I/O Module）包括了图形用户界面和媒体输入输出功能。其中包括图像的读写、视频捕获与处理等。

  • cv::imshow() 和 cv::imwrite()：用于图像的显示和保存。
  • cv::VideoCapture 和 cv::VideoWriter：用于视频的读取和写入。

辅助工具​

OpenCV 提供了一些辅助工具（Utility Tools），包括数学和统计功能、文件和文件夹操作、内存管理等。

  • cv::FileStorage：用于文件读写操作，支持XML和YAML格式。
  • cv::getTickCount() 和 cv::getTickFrequency()：用于性能测量。

Python 接口​

OpenCV 提供了丰富的 Python 接口，使得开发者能够方便地使用 OpenCV 库进行图像处理和计算机视觉应用的开发。

这些模块和工具共同构成了 OpenCV 的软件框架，为图像处理和计算机视觉领域的开发者提供了强大而灵活的工具。通过这些组成结构，开发者可以高效地进行各种图像处理任务和计算机视觉应用的开发。