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。