aruco——一个检测二进制marker的库。
bgsegm——改进的背景-前景分割方法。
bioinspired——受生物学启发的视觉模型和衍生工具,包含生物视觉系统模型(人类视觉系统和其他),它还提供利用这些仿生模型的衍生对象。
ccalib——用于 3D 重建的自定义校准模式。
cnn_3dobj——3D目标识别和姿态估计API。
cuda——利用GPU处理图像,结合nvidia的CUDA编程,包含以下部分。
cudaarithm——矩阵运算。
cudabgsegm——背景分割。
cudacodec——视频编/解码。
cudafeatures2d——特征检测与描述。
cudafilters——图像滤波,用于对2D图像执行各种线性或非线性滤波操作。
cudaimgproc——图像处理。
cudalegacy——传统支持。
cudaobjdetect——目标检测。
cudaoptflow——光流算法。
cudawarping——图像变形。
cudev——设备层。
cvv——计算机视觉程序交互式可视化调试GUI。
datasets——处理不同数据集的框架,用于处理不同数据集的类:加载数据、评估不同算法、包含基准测试等。
dnn_objdetect——用于目标检测的DNN。
dnn_superres——用于超分辨率的DNN,包含通过卷积神经网络放大图像的功能。
dpm——基于可变形零件的模型。
face——人脸分析。
freetype——使用 freetype/harfbuzz 绘制 UTF-8 字符串。
fuzzy——基于模糊数学的图像处理。
hdf——分层数据格式 I/O 例程。
hfs——用于高效图像分割的分层特征选择,包含一种高效的图像分割算法。
img_hash——提供提取图像散列的算法,以及快速计算出海量数据集中最相似图像的方法。
line_descriptor——在图像中寻找一种新的代表性信息,并为其提取和表示提供功能。特别地,与先前用于检测图像内相关元素的方法不同,提取线代替点;定义了一个新类,用于汇总线的特性,以便于重用和打印。
optflow——光流算法。
ovis——OGRE 3D 可视化。
phase_unwrapping——相位展开的API。
plot——用于Mat 数据的绘图函数。
quality——图像质量分析(IQA)API。
reg——实现了参数化图像配准。实现的方法是直接对齐。
rgbd——RGB-深度处理。
saliency——提供一个独特的接口、一个独特的使用框架和插件服务器显著性算法。
sfm——包含从2d图像执行3d重建的算法。
shape——形状距离与匹配。
stereo——立体对应算法。
structured_light——结构光API。
superres——超级分辨率。
surface_matching——面匹配。
text——场景文本检测和识别。
tracking——追踪API,该API是一个独特的接口,可用于插入多种算法并对其进行比较。
videostab——包含一组可用于解决视频稳定问题的函数和类。
viz——三维可视化工具。
xfeatures2d——额外2D功能框架,对应前面的feature2d模块。
ximgproc——扩展图像处理,对应前面的imgproc模块。
xobjdetect——拓展目标检测,对应前面的objdetect模块。
xphoto——其他照片处理算法,对应前面的photo模块。
[1] 冯振, 郭延宁,吕跃勇. OpenCV4快速入门[M]. 人民邮电出版社, 2020.
[2] https://docs.opencv.org/4.2.0/