OpenCV学习记录

最新推荐文章于 2025-01-30 04:27:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-30 04:27:07 发布 · 738 阅读

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就是看别人的文章的时候记录一些东西而已。

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，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

features2d——显著特征检测，描述，特征匹配

objdetect——物体检测和预定义好的分类器实例（比如人脸，眼睛，面部，人，车辆等等）

highgui——视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口

gpu——利用GPU对OpenCV模块进行加速算法

ml——机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等等）

flann——Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（FLANN）算法库

legacy——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容

还有一些其他的模块，比如FLANN算法库、Google测试包、Python bingdings等等。

OpenCV采用了新的数据结构，用Mat类结构取代了之前用extended C写的cvMat和lplImage，更加好用啦，最大的好处就是更加方便的进行内存管理，对写更大的程序是很好的消息。

3.传统的lplImage格式也可直接转换为Mat格式

[cpp]view plaincopy 
   
 IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);  
 Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat  

如果想将新版本的Mat格式转换为老版本，则需要如下调用：

[cpp]view plaincopy 
      
 Mat I;  
 IplImage* pI = &I.operator IplImage();  
 CvMat* mI = &I.operator CvMat();  

不过更安全的调用格式为：

[cpp]view plaincopy 
   
 Ptr<IplImage> piI = &I.operator IplImage();  

基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题，手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。

这个库中相关的函数有calcOpticalFlowPyrLK、calcOpticalFlowFarneback、estimateRigidTransform、updateMotionHistory、calcMotionGradient、calcGlobalOrientation、segmentMotion、CamShift、meanShift；还有卡尔曼滤波器类KalmanFilter，类内成员函数有构造函数、init、predict、correct。背景单元类BackgroundSubtractor，包括运算符重载，getBackgroundImage，其派生类BackgroundSubtractorMOG和BackgroundSubtractorMOG2，以及只支持Python版本的函数CalcOpticalFlowBM、CalcOpticalFlowHS，c版本的函数cvCalcOpticalFlowLK

这些函数每一个背后几乎都是一篇论文，很多都是经典的方法，我才疏识浅，只能边学边总结，先介绍一些我用过的函数，待日后陆续补充

calcOpticalPlowPyrLK是利用Lucas-Kanade方法计算图像的光流场

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OpenCV HOGDescriptor 参数图解 http://blog.youkuaiyun.com/raodotcong/article/details/6239431

opencv中的 HOGDescriptor 类 http://blog.youkuaiyun.com/timidsmile/article/details/9314963