OpenCV3读书笔记(售前技术方向)

概念:基于开源发行的跨平台计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机方面很多通用算法,是计算机视觉方面有力的研究工具 。

基本架构

  • calib3d---校准(Calibration)和3D。模块包含相机校准和三维重建。

  • contrib---新型人脸识别,立体匹配,人工视网膜模型等。

  • core---核心,内容包括基本/动态数据结构,绘图函数,数组操作函数,辅助功能和系统函数,宏,与OpennGL的交互操作。

  • imgproc---图像处理模块,包括:
    1.线性,非线性图像滤波
    2.图像集合变换,图像转换
    3.直方图
    4.结构分析与形状描述
    5.运动分析与对象追踪
    6.特征/目标检测

  • feature2d---2d功能框架
    包括:
    1.特征检测和通用接口(特征检测器,描述符提取器、匹配器,通用描述符)
    2.关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

  • flann---高维的近似临近快速搜索算法库:
    *快速最近邻搜索
    *聚类

  • gpu---gpu加速的计算机视觉模块。

  • highgui---高层gui图形用户界面。
    包含:1.媒体输入输出。2.视屏捕捉。3.编码解码。4.交互界面接口。

  • ml---机器学习,基本是统计模型和分类算法。

  • nonfree---专利算法模块。

  • objdetect---目标检测模块

  • ocl---opencl加速的计算机视觉组件模块。

  • photo---图像修复和去噪。

  • stiching---图像拼接
    可实现的功能:流水线拼接,特点寻找,图像匹配,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---超分辨率技术模块。

  • video---视屏分析模块(运动估计,背景分离,对象跟踪等)

  • videostab---视频稳定模块。


数据结构与基本绘图

容器mat类

1.C++接口(自动内存管理)
2.数据组成:

  • 矩阵头
  • 指向像素值矩阵的指针

高层的图像处理完成图形和视觉范畴任务

滤波(抑制和防止干扰,低通模糊,高通锐化):

1.线性滤波
* 方框,均值,高斯
2.非线性滤波
*中值滤波,双边滤波

顶帽运算/黑帽运算

突出轮廓周围更亮/暗

图像金字塔

高斯~:向下采样图像
拉普拉斯~:从低层向上采样,最大程度还原

霍夫变换:采用峰值统计检测任意形状问题。
重映射:

概念:把一幅图像的某位置像素放在另一图片指定位置的过程。

模式匹配(寻找相似)

角点(边的不同边界点)检测

特征检测与匹配
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