最近花了一周多时间，拜读了毛星云的OpenCV3编程入门，今天晚上从新东方英语回来有点时间就写个总结吧！
#include<opencv2/opencv.hpp> 这个头文件包含了很多头文件，一般只需加载这一个
一. HighGUI图像用户界面
图像的载入，显示，窗口，输出到文件，滑动条创建等操作
二. core组件
Mat 、Point、Scalar、Size、Rect 等类
cvtColor()、DrawEllipse()、DrawFilledCirclle()、DrawLine()等函数
操作：（1）访问图像中的像素（2）addWeighted()函数，计算数组加权和，可以将两个图像进行混合
（3）可以进行不同通道的图像分离和合并split()和merge()函数（4）图像对比度和亮度进行调整
（5）输入输出其他文件
三. imgproc组件
3.1 图像处理
线性滤波：方框滤波(boxFilter)、均值滤波(blur)、高斯滤波（GaussianBlur），它们只是模板的选择不同
非线性滤波：中值滤波（medianBlur）、双边滤波（bilateralFilter），双边滤波是在图像平滑的区域使用高斯滤波，高频部分（即边缘地区）保持了原来的像素。
形态学滤波：腐蚀（erode），膨胀（dilate），开运算（open），闭运算（close），形态学梯度（保留物体边缘轮廓），顶帽（原图-开运算结果图），黑帽（闭运算与原图之差） morphologyEx()这个函数可选择所有的形态学处理
漫水填充：floodFill() 用特定的颜色填充连通的区域
图像金字塔与尺寸缩放（resize）：上采样（pyrUp）和下采样（pyrDown）（向上与向下相对于图像的大小而言，即和金字塔方向相反），相对于不同的分辨率提出的多尺度表达。
阈值化：threshold() 和 adaptivethreshold()自适应阈值 求取二值化图像
3.2 图像变换
边缘检测：canny、sobel、Laplacian，一般sobel算子比较快，canny算子效果好。
霍夫变换：霍夫线变换和霍夫圆变换，当然也可以检测别的形状。线检测的原理主要是转换到极坐标空间，算累加概率。
重映射：主要是对图像进行绕x轴，y轴旋转以及xy轴旋转
仿射变换：对图像的旋转，平移，缩放
直方图均衡化：拉伸像素强度的范围
3.3 图像轮廓提取与图像分割
查找绘制轮廓：findContours() drawContours()
寻找凸包： 最外层的点连接构成的凸多边形 convexHull()
多边形包围轮廓：将轮廓用多边形表示
图像的矩：
分水岭：watershed() 第二个参数被标记过的边界点作为入水点
图像修补：impaint()函数
3.4 直方图与匹配
直方图计算与绘制：
calcHist() minMaxLoc()
直方图对比：
compareHist()
反向投影：首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型寻找图像中存在该特征的位置。
模板匹配：用模板和一张图像存在该模板的位置进行匹配。
四. feature2d组件
4.1 角点检测
Harris角点：
图像强角点：
亚像素级角点：