OpenCV编程->头文件分析

打开opencv2.4.8里面的include文件夹,出现两个文件夹为别为:opencv,opencv2。接下来我们来看其特点:

1.首先看opencv文件夹里面的文件分布:


cv.h源码如下:



cv.hpp文件源码如下:



从而看出,cv.hpp是包含cv.h文件的,

在opencv 文件夹里的所有文件都是类似的,均是包含opencv2文件夹里的头文件,所以我们如果是从低版本的opencv学习过渡到高版本的opencv的话,如果不适应可以先以opencv文件夹里的文件调用为标准。如果熟悉opencv里的函数分布,也可以直接调用opencv2文件夹里的具体头文件,这样在头文件预编译提高效率。

2.接下来看opencv文件夹里面的文件分布:


看这些文件分布,首先来看两个文件:

opencv.hpp文件:


我们可以看到,调用opencv库时,可以头文件写成:

#include <opencv2/opencv.hpp>
就包含了opencv库所有头文件。

opencv _modules文件:

对于这个解释如下:

【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。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别, 立体匹配 ,人工视网膜模型等技术。

【core】 ——核心功能模块,包含如下内容:

  • OpenCV基本数据结构
  • 动态数据结构
  • 绘图函数
  • 数组操作相关函数
  • 辅助功能与系统函数和宏
  • 与OpenGL的互操作

 【imgproc 】 ——Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块,这个模块包含了如下内容:

  • 线性和非线性的图像滤波
  • 图像的几何变换
  • 其它(Miscellaneous)图像转换
  • 直方图相关
  • 结构分析和形状描述
  • 运动分析和对象跟踪
  • 特征检测
  • 目标检测等内容

【features2d】  ——也就是Features2D, 2D功能框架 ,包含如下内容:

  • 特征检测和描述
  • 特征检测器(Feature Detectors)通用接口
  • 描述符提取器(Descriptor Extractors)通用接口
  • 描述符匹配器(Descriptor Matchers)通用接口
  • 通用描述符(Generic Descriptor)匹配器通用接口
  • 关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

【flann】 —— Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,高维的近似近邻快速搜索算法库, 包含两个部分:

  • 快速近似最近邻搜索
  • 聚类

【gpu】 ——运用GPU加速的计算机视觉模块

【highgui】 ——也就是high gui,高层GUI图形用户界面,包含媒体的I / O输入输出, 视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容

【legacy】 ——一些已经废弃的代码库,保留下来作为向下兼容,包含如下相关的内容:  

  • 运动分析
  • 期望最大化
  • 直方图
  • 平面细分(C API)
  • 特征检测和描述(Feature Detection and Description)
  • 描述符提取器(Descriptor Extractors)的通用接口
  • 通用描述符(Generic Descriptor Matchers)的常用接口
  • 匹配器

【ml】 ——Machine Learning,机器学习模块, 基本上是统计模型和分类算法,包含如下内容:

  • 统计模型 (Statistical Models)
  • 一般贝叶斯分类器 (Normal Bayes Classifier)
  • K-近邻 (K-NearestNeighbors)
  • 支持向量机 (Support Vector Machines)
  • 决策树 (Decision Trees)
  • 提升(Boosting)
  • 梯度提高树(Gradient Boosted Trees)
  • 随机树 (Random Trees)
  • 超随机树 (Extremely randomized trees)
  • 期望最大化 (Expectation Maximization)
  • 神经网络 (Neural Networks)
  • MLData

【nonfree】 ,也就是一些具有专利的算法模块 ,包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用,可能会被告哦。

【objdetect】 ——目标检测模块,包含Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM这两个部分。

【ocl】 ——即OpenCL-accelerated Computer Vision,运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块

【photo】 ——也就是Computational Photography,包含图像修复和图像去噪两部分

【stitching】 ——images stitching,图像拼接模块,包含如下部分:

  • 拼接流水线
  • 特点寻找和匹配图像
  • 估计旋转
  • 自动校准
  • 图片歪斜
  • 接缝估测
  • 曝光补偿
  • 图片混合

【superres】 ——SuperResolution,超分辨率技术的相关功能模块

【ts】 ——opencv测试相关代码,不用去管他

【video】 ——视频分析组件

该模块包括运动估计,背景分离,对象跟踪等视频处理相关内容

【Videostab】 ——Video stabilization,视频稳定相关的组件

完成两个文件的解释,接下来开始一个子文件夹的分析就结束我们的博客吧。

  开始我们熟悉的highgui文件夹里的文件分析:


首先看ios文件:


其包含cap_ios.h文件,其为:


在此两个文件的包含关系就清楚了。

highgui.hpp文件:



其包含highgui_c.h文件。


至此告一段落,对于opencv的头文件包含问题都可以依次来解决。

  http://write.blog.youkuaiyun.com/postedit/23911329   下篇见。






<think>我们正在解决用户的问题:验证OpenCV安装路径详细步骤,以及如何从官网下载安装到指定路径(当文件缺失时) 根据用户需求,我们需要提供: 1. 验证OpenCV安装路径的详细步骤(针对Windows系统,因为路径是E:/开头) 2. 如果发现文件缺失,如何从OpenCV官网下载对应版本并安装到指定路径 注意:用户之前已经提供了路径 E:/Ksoftware/opencv/build/include/opencv2/opencv.hpp,我们需要检查这个文件是否存在。 步骤分解: 一、验证OpenCV安装路径(详细步骤) 二、如果文件缺失,下载并安装OpenCV到指定路径的步骤 同时,根据引用内容,我们注意到: - 引用[3]提到:头文件路径中多了一个opencv4文件夹,可能需要调整路径或复制文件。 - 引用[4]展示了CMakeLists.txt中如何设置包含路径和链接。 但用户的问题不是编译配置,而是验证安装路径和重新安装。 我们按照以下结构回答: ### 验证OpenCV安装路径的详细步骤 1. 文件资源管理器手动检查 2. 命令行验证(可选) 3. 编程验证(可选) ### 从OpenCV官网下载并安装到指定路径的步骤 1. 下载 2. 安装(解压) 3. 环境变量配置(可选,但建议) 最后生成相关问题。 </think>### 验证OpenCV安装路径的详细步骤 #### 1. 手动验证安装路径 1. **打开文件资源管理器** 导航至安装目录: ``` E:\Ksoftware\opencv\build\include\opencv2 ``` 2. **检查核心文件** 确认存在以下关键文件: ``` opencv.hpp core.hpp highgui.hpp imgproc.hpp ``` 3. **版本目录检查** 检查是否存在版本子目录(OpenCV4特性): ```mermaid graph LR A[E:/Ksoftware/opencv/build/include] --> B[opencv2/] B --> C{opencv4子目录?} C -->|存在| D[需调整包含路径] C -->|不存在| E[路径正确] ``` #### 2. 命令行验证 ```bash # 检查目录是否存在 dir E:\Ksoftware\opencv\build\include\opencv2 # 列出opencv.hpp文件 dir E:\Ksoftware\opencv\build\include\opencv2\opencv.hpp ``` 出现`找不到文件`提示即表示缺失[^3] #### 3. 编程验证(C++示例) ```cpp #include <fstream> #include <iostream> int main() { std::ifstream file("E:/Ksoftware/opencv/build/include/opencv2/opencv.hpp"); if(file.good()) { std::cout << "文件存在!" << std::endl; } else { std::cout << "文件缺失!" << std::endl; std::cout << "请从官网下载: https://opencv.org/releases/" << std::endl; } return 0; } ``` --- ### 文件缺失时下载安装步骤 #### 1. 下载对应版本 1. 访问[OpenCV官网](https://opencv.org/releases/) 2. 选择与项目匹配的版本(建议4.5.0+) 3. 下载Windows版自解压程序(如`opencv-4.9.0-vc14_vc15.exe`) #### 2. 安装到指定路径 ```mermaid graph TB A[运行安装程序] --> B[设置解压路径] B --> C[输入目标路径<br>E:\\Ksoftware\\opencv] C --> D[等待解压完成] D --> E[验证目录结构] E -->|成功| F[E:\\Ksoftware\\opencv\\build\\include\\opencv2] E -->|失败| G[重新下载安装] ``` #### 3. 环境配置(可选) ```bash # 添加环境变量 setx PATH "%PATH%;E:\Ksoftware\opencv\build\x64\vc15\bin" ``` #### 4. 路径修正(OpenCV4特有) 若存在嵌套的opencv4目录: ```bash # 示例路径结构 E:/Ksoftware/opencv/build/include/opencv4/opencv2/ # 解决方案 mklink /J "E:\Ksoftware\opencv\build\include\opencv2" "E:\Ksoftware\opencv\build\include\opencv4\opencv2" ``` 此命令创建符号链接解决路径问题[^3] --- ### 版本兼容性检查 使用以下命令验证版本: ```bash # 查看OpenCV版本 python -c "import cv2; print(cv2.__version__)" # 或C++版本检查 #include <opencv2/core/version.hpp> std::cout << "OpenCV version: " << CV_VERSION << std::endl; ``` 确保主版本号 ≥ 4(`opencv.hpp`在OpenCV4中重构)[^1] --- ### 相关问题 1. 如何在同一系统安装多个OpenCV版本并切换使用? 2. OpenCV4与OpenCV3的头文件结构有哪些主要区别? 3. 使用CMake时如何强制指定OpenCV路径? 4. 为什么Windows安装需要配置环境变量?如何验证配置正确? 5. 如何编译OpenCV源码替代预编译版本?
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