第二章 Opencv下载和安装
仅介绍windows系统下的安装。
1 OpenCv获取
官方网站：https://opencv.org/
Github地址：https://github.com/opencv/opencv
2 使用编译好的库
下载OpenCv后会得到一个exe文件，直接运行会解压得到编译好的库。
里面就有编译好的dll动态库opencv_world400.dll、opencv_ffmpeg400_64.dll等库可以直接使用。动态的使用在此就不做介绍了。
3 使用源代码进行编译
也可以使用源代码进行重编译。
- 运行CMake 的GUI界面。
- 指定opencv源代码所在位置和构建目标文件路径。
- 选择对应的vs编译器，点击两次Configure，直到红色报警消除。
- 使用vs打开生成的解决方案，编译自己需要的库。
4 OpenCv组成模块介绍
4.1 基本库介绍
- Core：该模块包含OpenCv库的基础数据结构以及基本操作。
- Improc：图像处理模块包含基本的图像转换，包括滤波以及类似的卷积操作。
- Highgui：（3.0以后分为imcodecs、videoio和highgui）包含可用来显示图像或者简单的输入的用户交互函数，类似于一个轻量级的Windows UI工具包。
- Video：包含读取和写视频流的函数。
- Calib3d：包含校准单个、双目以及多个相机的算法实现。
- Feature2d：包含用于检测、描述以及匹配特征点的算法。
- Objectect：包含检测特定目标如人脸或者行人的算法，也可以训练检测器用来检测其他物体。
- ML：包含大量机器学习算法。
- Flann：快速最邻近库，为其他库提供最邻近搜索算法。
- GPU：调用GPU进行计算的API。
- Photo：包含一些摄影学的函数。
- Stitching：包含图像拼接的一些函数。
4.2 贡献库介绍
位于opencv_contrib模块中
- Dnn：深度神经网络。
- Face：人脸识别。
- Text：文本检测识别。
- Rgbd：获取RGB深度图像。
- Bioinspired：一些基于生物学启发的视觉技术。
- Ximpro和Xphoto：先进的图像处理以及计算摄影学方法。
- Tracking：现代目标追踪算法。