OpenCV模块

最新推荐文章于 2025-09-30 11:19:30 发布
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#数据结构

本文介绍了OpenCV中的多个核心模块，包括cv（核心函数库）、cvaux（辅助函数库）、cxcore（数据结构与线性代数库）、highgui（GUI函数库）以及ml（机器学习函数库）。这些模块共同构成了OpenCV强大的图像处理与计算机视觉功能。
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OpenCV模块
  • cv – 核心函数库
  • cvaux – 辅助函数库
  • cxcore – 数据结构与线性代数库
  • highgui – GUI函数库
  • ml – 机器学习函数库

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opencv的各模块
qq_43616651的博客
11-04 745
OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，用于处理图像和视频数据，它包含了许多模块，以支持不同的计算机视觉任务。这是 OpenCV 的核心模块，提供了基本的数据结构和功能，如图像加载、保存、绘图、数据类型转换等。（1）基本的数据结构Core 模块包括了许多基本数据结构，如cv::Mat用于存储图像和矩阵数据，以及cv::Pointcv::Rectcv::Size等用于表示点、矩形和大小的结构。
opencv各个模块介绍（1）
游泳的鱼的专栏
03-22 2200
cv::Mat：表示多维数组的数据结构，是OpenCV中最常用的类之一，用于存储图像数据和进行矩阵运算。cv::Scalar：用于表示，通常用于颜色表示。cv::Size：用于表示二维空间中的尺寸大小，常用于图像尺寸的表示。cv::Point和：用于表示二维空间中的。cv::Rect：用于表示二维平面上的。cv::Range：用于表示。：模板类，用于创建。cv::split和cv::merge：用于通道分离和合并操作。：用于例如RGB到灰度、RGB到HSV等。cv::resize：用于作。cv::flip。
OpenCV 基本模块
最新发布
pxxzhk的博客
09-30 794
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个核心模块，每个模块专注于不同的任务。主要包括Core（基础数据结构）、Imgproc（图像处理）、Highgui（显示交互）、Video（视频处理）、Calib3d（相机标定）、DNN（深度学习）等模块。Core提供矩阵操作和文件I/O，Imgproc实现滤波、边缘检测等算法，Highgui负责图像显示和用户交互，Video处理视频捕获和分析，Calib3d用于3D重建和姿态估计，DNN支持主流深度学习框架的模型推理。这些模块共同构成了OpenCV完整的计算
CV模板
03-29
NULL 博文链接：https://ahlie.iteye.com/blog/1280433
OpenCV的各个模块介绍
事了拂衣去，深藏功与名
11-13 1891
【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。   【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用去多管。2
OpenCV学习笔记（二）——新版本模块结构
yangshen998
10-25 269
还是老话题，2.0版本对OpenCV可是进行了大刀阔斧的改革，用c++重新了大部分结构，而不是1.X版本中的c结构。这些模块包括： core——定义了基本数据结构，包括最重要的Mat和一些其他的模块 imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等 video——该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪 calib3d——基本的多视角几何算法...
易语言OpenCV模块
07-13
易语言OpenCV模块是一套专为易语言开发环境设计的编程模块，它使得易语言的编程者能够方便地在自己的软件项目中集成和使用OpenCV库的强大功能。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机...
使用opencv模块配置yolov5-6.0版本.zip
11-26
使用opencv模块配置yolov5-6.0版本yolov5-opencv-dnn-cpp使用opencv模块配置yolov5-6.0版本基于6.0版本的yolov5 https: //github.com/ultralytics/yolov5Yolov5代码已合并到...$ python path/to/export.py --weights ...
【01】OpenCV模块架构介绍+示例程序演示
小浪宝宝的博客
03-12 1151
calib3d：此模块名称由calbration（校准）和3D两部分缩写而成。顾名思义，该模块主要包含相机标定与立体视觉等功能，例如物体位姿估计、三位重建、摄像头标定等。core：核心功能模块。这个模块主要包含OpenCV库的基础结构以及基础操作，例如OpenCV基础数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、动态数据结构等。dnn：深度学习模块。主要包括构建和修改神经网络、加载序列化网络模型等。该模块功能仅用于前向传递计算（即测试网络），原则上不支持网络训练。features2d。
机器视觉C#+WPF+Opencv模块化开发视觉对位运动控制系统
09-05
内容概要：本文介绍了基于C#、WPF和OpenCV技术实现的模块化视觉对位运动控制系统开发方案。系统融合C#的高效编程特性、WPF强大的图形界面能力和OpenCV强大的图像处理功能，实现了高精度的视觉定位与运动控制集成。...
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10-11
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OpenCV包含的模块以及组成结构
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04-22 866
http://c.biancheng.net/view/1101.html 模块 说明 core 该模块包含 OpenCV 库的基础结构以及基本操作 Improc 图像处理模块包含基本的图像转换，包括滤波以及类似的卷积操作 Highgui 在 OpenCV 3.0中，分割为 imcodecs、videoio 以及 highgui 三部分;这个模块包含可以用来显示图像或者简单...
opencv模块
hu5520的博客
07-18 237
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42029090/article/details/80618208 各opencv模块 一、core模块 1、Mat - 基本图像容器 Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。 ...
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qq_45087091的博客
12-23 253
转自添加链接描述、opencv2&3模块介绍 1详细内容： https://blog.youkuaiyun.com/u012679707/article/details/79505279 2使用方法： opencv将每个模块中的源文件编译成一个库文件 ，用户在使用时， 仅将所需的库文件添加到自己的项目中，与自己的源文件一起连接成可执行程序即可。 ...
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https://blog.youkuaiyun.com/qq_30460949/article/details/89974116 https://blog.youkuaiyun.com/u012679707/article/details/79505279
[opencv]opencv模块介绍
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1.opencv资料搜索 http://opencv.org/documentation.html 也可在安装的opencv文件夹中找到使用文档 2.模块介绍 core a compact module defining basic data structures, including the dense multi-dimensional array Mat and
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04-03 1230
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沉迷单车的追风少年
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大一暑假学过opencv，当时用的是C++，学习也并不深入，到现在大半年过去之后，很多细节都模糊了，决定用python将其复习一遍，温故而知新。 这里必须吐槽一下配置C++ opencv环境实在是太麻烦了，当时按照毛星云老师的教程来的，配置过程bug不断，用python配置则十分方便，pip一下就好 解压文件夹后可以，并不明白每个文件夹的意思和用处，这里学习一下 sourse：存放源码  ...
怎么导入opencv模块
07-29
### 使用 MicroPython 环境导入 OpenCV 模块 在 MaixVision 上导入 OpenCV 模块主要依赖于所使用的开发环境。如果选择使用 MaixPy3（基于 Python 3 的运行时环境），部分固件已经支持 OpenCV 模块。可以在代码中直接使用以下语句导入 OpenCV： ```python import cv2 ``` 该导入方式适用于 MaixPy3 环境，它支持部分 OpenCV 函数，用户可以通过官方提供的镜像或固件更新来启用 OpenCV 支持 [^1]。 ### 注意事项与性能优化 由于 MaixVision 基于 K210 芯片，其内存和处理能力有限，因此即使成功导入 OpenCV 模块，也应避免调用过于复杂的函数或处理高分辨率图像。推荐仅使用必要的图像处理功能，并结合 MaixVision 自带的 `image` 模块进行优化处理，例如： ```python import image img = image.Image("/sd/test.jpg") # 从 SD 卡加载图像 img.binary([(0, 50)]) # 对图像进行二值化处理 img.draw_rectangle((10, 10, 50, 50), color=(255, 0, 0)) # 在图像上绘制矩形框 ``` 在实际开发中，建议优先使用 MaixVision 提供的轻量级图像处理接口，以减少资源占用并提升运行效率 [^1]。 ### 通过 C/C++ SDK 集成 OpenCV 若使用 K210 的 C/C++ SDK 进行开发，可以通过交叉编译 OpenCV 并将其集成到项目中。具体步骤包括： 1. 获取适用于 RISC-V 架构的交叉编译工具链； 2. 下载 OpenCV 源码并配置交叉编译环境； 3. 编译 OpenCV 库； 4. 将生成的库文件链接到 MaixVision 工程中。 由于 K210 的内存限制，建议仅编译所需模块，并进行性能测试以确保实时性需求 [^1]。 ### 外部图像处理方案 如果图像处理任务较为复杂，可将图像数据传输到外部设备（如 Raspberry Pi 或 PC）进行 OpenCV 处理。MaixVision 可通过 UART、USB 或 Wi-Fi 发送图像数据，由外部设备完成处理后再接收结果 。 ---
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