opencv中各个模块简介

本文介绍了OpenCV中八个主要模块的功能及其应用场景,包括core、imgproc、video等,并概述了这些模块提供的关键图像处理和计算机视觉算法。

OpenCV常用模块介绍分别如下:
1、core. 该模块定义了OpenCV的基本数据结构,包括多维数组和用于其它模块的基本函数;
2、imgproc. 该模块用于图像处理(Image Processing)。线性和非线性图像滤波(Linear and Non-Linear Image Filtering)、几何图像变换(Geometrical image Transformations),包括缩放(Resize)、颜色空间变换(Color Space Conversion)、直方图(Histograms)等;
3、video. 这是一个视频分析模块,包含运动估计、背景消除/背景差分(Background Subtraction)和物体跟踪(Object Tracking)算法;
4、calib3d. 该模块包括基本的多视图集合算法、单体和立体相机的标定(Single and Stereo Camera Calibration)、对象姿态估计(Object Pose Estimation)、双目立体匹配算法和元素的三维重建(Elements of 3D Reconstruction);
5、features2d. 包括显著特征检测器、描述符(Descriptors)和描述符匹配器(Descriptor Matchers);
6、highgui. Video Capturing)、图像及视频译码(Image and Video Codecs)以及简单的UI接口;
7、gpu. 包含不同模块的GPU加速算法。另外还有其它的辅助模块,比如Google的测试包、Python bindings等。
8、nonfree. 包含SIFT SURF算法等

其它:
OpenCV模块库简单介绍
https://blog.youkuaiyun.com/Story51314/article/details/58052545

### OpenCV DNN 模块功能介绍 OpenCV 的 DNN(Deep Neural Network)模块是一种高效工具,旨在帮助开发人员在计算机视觉项目中集成深度学习模型[^1]。此模块不仅支持多种流行的深度学习框架和模型格式,还提供快速的推理性能,适用于 CPU 和 GPU 推理环境。 #### 支持的主要功能 - **跨平台兼容性**:能够加载由 TensorFlow、Caffe、Torch/PyTorch 等主流框架训练好的模型。 - **高性能推断**:通过优化算法设计,能够在嵌入式设备到高端服务器的不同硬件平台上运行。 - **丰富的应用场景**:包括但不限于面部检测与识别、目标检测、图像分割以及姿态估计等任务[^2]。 --- ### 使用方法概述 以下是利用 Python 编程语言调用 OpenCV DNN 模块的一个典型流程: 1. 加载预训练模型文件。 2. 准备输入数据并将其转换为适合神经网络处理的形式。 3. 执行前向传播计算得到预测结果。 下面给出一段具体的代码示例来展示如何完成这些操作: ```python import cv2 as cv import numpy as np # 定义路径变量指向配置文件(.prototxt)和权重文件(.caffemodel) prototxt_path = 'deploy.prototxt' caffemodel_path = 'model.caffemodel' # 创建一个基于 Caffe 架构的深度学习网络实例 net = cv.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, caffemodel_path) # 读取测试图片 image = cv.imread('test_image.jpg') # 预处理输入图像 blob = cv.dnn.blobFromImage( image, scalefactor=1.0, # 图像缩放因子 size=(224, 224), # 输入尺寸调整至 (宽x高)=(224x224) mean=(104, 117, 123) # RGB 各通道均值减去指定数值以标准化像素范围 ) # 将准备好的二进制大对象(BLOB)设置成网络输入层的数据源 net.setInput(blob) # 调用 forward 方法执行正向传递获取最终输出张量 output = net.forward() print(output.shape) # 输出形状取决于所使用的具体模型架构 ``` 以上脚本展示了从加载模型直至获得预测结果的整体过程[^3]。 --- ### 应用场景举例 #### 场景一:人脸识别 借助于已有的卷积神经网络(CNN),比如 FaceNet 或者 VGGFace,在实际部署过程中只需替换对应的 `.prototxt` 及 `.caffemodel` 文件即可轻松实现人脸验证或者聚类等功能[^2]。 #### 场景二:物体探测 YOLOv3 是一种实时的目标定位技术方案之一;而 SSD 则因其速度较快被广泛应用于移动终端领域之中。两者均可无缝衔接至 OpenCV 平台之上从而达成自动化监控目的。 #### 场景三:语义分割 对于需要精确描绘边界线的应用场合而言,则可考虑采用 Mask R-CNN 来解决此类复杂问题——它不仅能指出哪里存在感兴趣区域,还能进一步刻画出它们的确切轮廓信息。 ---
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