发展历程：
1999年发布（Intel公司发布产品->开源免费）：1.0版本
目前：更新到了2017年8月5日
3.0以前版本和3.0以及之后版本区别？
最大区别：架构设计区别？
3.0以前->整体架构思想（书架->存放任何类型书，随便放）
小书架还好，找书籍好找
随着框架越来越老庞大->功能越来越复杂（代码量越来越大）
3.0以及之后->架构设计->核心+插件架构设计思想（功能分类）
XCode：工具设计思想->核心+插件思想
Android Stujdio：核心+插件思想
操作系统等等…
1、core，核心功能模块，主要包含如下的内容：
OpenCV基本数据结构（Basic Structures）；
基本的C语言数据结构和操作（Basic C Structures and Operations）；
动态数据结构（Dynamic Structures）；
数组操作相关函数（Operations on Arrays）；
绘图功能（Drawing Functions）；
XML和YAML语法的支持（XML/YAML Persistence）；
XML和YAML语法的支持的C语言接口（XML/YAML Persistence (C API)）；
聚类（Clustering）；
辅助功能与系统函数和宏（Utility and System Functions and Macros）；
与OpenGL的互操作（OpenGL interoperability）；
2、imgproc，是Image Processing的简写。图像处理模块，主要包含以下内容：
线性和非线性的图像滤波（Image Filtering）；
图像的几何变换（Geometric Image Transformations）；
图像的其他变换（Miscellaneous Image Transformations）；
直方图（Histograms）；
结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）；
运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking）；
特征检测（Feature Detection）；
目标检测（Object Detection）；
3、highgui，是High-level GUI and Media I/O的简写。高层用户界面模块和媒体输入/输出模块，主要包含以下内容：
用户界面（User Interface）；
图片和视频的读写（Reading and Writing Images and Video）；
QT新功能（Qt New Functions）；
4、features2d，是2D Features Framework的简写。二维特征框架模块，主要包含以下内容：
人脸识别
VR和AR
特征的检测和描述（Feature Detection and Description）；
特征检测器的通用接口（Common Interfaces of Feature Detectors）；
描述符提取器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Extractors）；
描述符匹配器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Matchers）；
通用描述符匹配器通用接口（Common Interfaces of Generic Descriptor Matchers）；
关键点和匹配结果的绘制功能（Drawing Function of Keypoints and Matches）；
目标分类（Object Categorization）；
5、flann，Clustering and Search in Multi-Dimensional Spaces，多维空间聚类和搜索模块，主要包含以下内容：
快速近视最近邻搜索（Fast Approximate Nearest Neighbor Search）；
聚类（Clustering）；
6、video，是Video Analysis的简写。视频分析模块，主要包含以下内容：
运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking），视频相关的，上面提到的是图片相关的；
7、calib3d ，是Camera Calibration and 3D Reconstruction的简写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容，包括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
8、ml，机器学习库：统计模型、随机树、神经网络等等…
9、objdetect->目标检查库
10、video->视频分析组件：运动估计、背景分离、对象跟踪等等…
11、photo->图像修复和图像去噪两部分
架构设计改变：整体架构->转变到->核心+插件架构体系
OpenCV-案例演示->初步认识OpenCV
案例一：显示一张图片->Mac平台下开发
环境配置问题
默认不支持OpenCV开发
第一步：安装OpenCV
int main( int argc, char** argv ){
// 显示一张图片
string imageName("/Users/alange/Desktop/OpenCV/Images/scenery.png"); // 注意：这是图片所在位置路径
if( argc > 1) {
imageName = argv[1];
}
Mat image;
image = imread(imageName.c_str(), IMREAD_COLOR); // Read the file
if( image.empty() ){
cout << "Could not open or find the image" << std::endl ;
return -1;
}
namedWindow( "Display window", WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window for display.
imshow( "Display window", image ); // Show our image inside it.
waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
return 0;
}
案例二：iOS平台下开发
在Mac配置好OpenCV环境前提下，通过Add Files to ""导入opencv2.framework库
将ViewController.m改为ViewController.mm，支持c++开发
图片叠加
#import "ViewController.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs/ios.h> // 支持iOS平台图片转换
using namespace cv;
@interface ViewController ()
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imageView;
@end
@implementation ViewController
- (void)viewDidLoad {
[super viewDidLoad];
self.title = @"图片叠加";
}
- (IBAction)clickNormal:(id)sender {
_imageView.image = [UIImage imageNamed:@"scenery"];
}
- (IBAction)overlayImages:(id)sender {
UIImage* srcPath = [UIImage imageNamed:@"scenery"];
UIImage* dstPath = [UIImage imageNamed:@"strawberry"];
_imageView.image = [self opencvImage:srcPath dst:dstPath];
}
-(UIImage *)opencvImage:(UIImage *)srcImage dst:(UIImage *)dstImage{
// 第一步：准备两种图片
Mat mat_image_src;
UIImageToMat(srcImage, mat_image_src);
Mat mat_image_dst;
UIImageToMat(dstImage, mat_image_dst);
// 第二步：创建叠加区域->开辟了一块内存空间
Mat mat_roi = mat_image_src(Rect2i(0, 0, mat_image_dst.cols, mat_image_dst.rows));
// 第三步：图片叠加->加水印->合并之后覆盖原来的图片
// 参数一：第一个图片数组
// 参数二：第一个图片数组->权重
// 参数三：第二个图片数组
// 参数四：第二个图片数组->权重
// 参数五：权重和基础之上标量值
// 参数六：输出数组->输出目标
// dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;
// 伪代码：mat_roi * 0 + mat_image_dst * 1 + 0
addWeighted(mat_roi, 0, mat_image_dst, 1, 0, mat_roi);
// 第四步：将Mat图片->iOS图片
return MatToUIImage(mat_image_src);
}
@end
效果：
原图
图片叠加
