【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

OpenCV 的最新版本包含了 500 多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV 将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。

以下是 OpenCV 中各模块及其算子的详细分类:


1. 核心模块(Core)

功能:

提供基础数据结构(如 Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。

常用算子:

  • 数学运算:cv::add, cv::subtract, cv::multiply, cv::divide
  • 数据类型转换:cv::convertTo, cv::cvtColor
  • 统计与统计量:cv::mean, cv::sum, cv::minMaxLoc
  • 矩阵操作:cv::transpose, cv::invert
  • 随机数生成:cv::randu

2. 图像处理模块(ImgProc)

功能:

处理图像中的基本操作,如滤波、边缘检测、几何变换等。

子分类及常用算子:

  • 滤波操作:

    • 高斯滤波:cv::GaussianBlur
    • 中值滤波:cv::medianBlur
    • 双边滤波:cv::bilateralFilter
    • 均值滤波:cv::blur
  • 边缘检测:

    • Sobel 算子:cv::Sobel
    • Canny 边缘检测:cv::Canny
    • Laplacian 算子:cv::Laplacian
  • 几何变换:

    • 旋转:cv::rotate
    • 图像缩放:cv::resize
    • 仿射变换:cv::warpAffine
    • 透视变换:cv::warpPerspective
  • 形态学操作:

    • 腐蚀与膨胀:cv::erode, cv::dilate
    • 开运算与闭运算:cv::morphologyEx
  • 直方图与图像增强:

    • 直方图均衡化:cv::equalizeHist
    • 直方图计算:cv::histCalc

3. 特征检测与描述(Features2D)

功能:

提取图像中的关键点和描述符,用于特征匹配和目标识别。

常用算子:

  • 角点检测:

    • Harris 角点:cv::cornerHarris
    • Shi-Tomasi 角点:cv::goodFeaturesToTrack
  • 特征点检测:

    • SIFT(尺度不变特征转换):cv::SIFT
    • SURF(加速稳健特征):cv::SURF
    • ORB(快速旋转不变特征):cv::ORB
    • BRISK(二进制旋转不变特征):cv::BRISK
  • 描述符匹配:

    • 暴力匹配:cv::BFMatcher
    • FLANN 匹配:cv::FlannBasedMatcher

4. 目标检测与识别(ObjDetect)

功能:

检测图像中的目标,如人脸、行人、车辆等。

常用算子:

  • Haar 特征分类器:cv::CascadeClassifier::detectMultiScale
  • HOG 特征检测:cv::HOGDescriptor::detect
  • 模板匹配:cv::matchTemplate

5. 相机校准与三维重建(Calib3D)

功能:

计算相机的内外参数,进行立体匹配与三维重建。

常用算子:

  • 相机标定:cv::calibrateCamera, cv::findChessboardCorners
  • 立体匹配:
    • 基于块的匹配:cv::StereoBM
    • 半全局匹配:cv::StereoSGBM
  • 3D 重建:
    • 三角化:cv::triangulatePoints
    • 重投影:cv::reprojectImageTo3D

6. 机器学习模块(ML)

功能:

提供常用的机器学习算法支持。

常用算法与算子:

  • 支持向量机(SVM):cv::ml::SVM
  • 决策树:cv::ml::DTrees
  • 逻辑回归:cv::ml::LogisticRegression
  • 聚类:cv::ml::KMeans
  • 主成分分析(PCA):cv::PCA

7. 深度学习模块(DNN)

功能:

支持加载和推理深度学习模型,集成多种框架(如 TensorFlow、Caffe、ONNX)。

常用算子:

  • 模型加载:cv::dnn::readNetFromCaffe, cv::dnn::readNetFromTensorflow
  • 图像预处理:cv::dnn::blobFromImage
  • 前向传播:cv::dnn::Net::forward

8. 视频分析与处理(Video)

功能:

提供视频处理与分析工具,如光流计算、背景建模、前景分割。

常用算子:

  • 光流计算:cv::calcOpticalFlowPyrLK
  • 背景建模与前景分割:cv::BackgroundSubtractorMOG2, cv::BackgroundSubtractorKNN

9. 图像拼接(Stitching)

功能:

将多幅图像拼接成一幅完整的图像,常用于全景图的生成。

常用算子:

  • 图像拼接:cv::Stitcher::create

10. 其他模块(Contrib)

OpenCV Contrib 模块提供了许多额外的算法和扩展功能,通常用于特定的应用领域。

常用模块与算子:

  • xfeatures2d (扩展的特征检测与描述符):cv::xfeatures2d::SIFT, cv::xfeatures2d::SURF
  • ximgproc (扩展图像处理):cv::ximgproc::guidedFilter
  • face (人脸识别):cv::face::EigenFaceRecognizer, cv::face::FisherFaceRecognizer

总结

OpenCV 的最新版本包含了 500 多个算子,涵盖了图像处理、目标检测、特征提取、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。每个模块的算子设计目标明确,能够帮助用户快速实现各种计算机视觉任务。对于深度学习、3D 重建和目标识别等领域,OpenCV 也提供了丰富的工具与算法支持。

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