I.はじめに
- C / C ++に基づいて、最も広く使われているオープンソースのツールキットのOpenCVのコンピュータビジョンの分野では、Linuxの/ Windowsの/ MacOSの/アンドロイド/ iOS版をサポートし、かつ、その豊富なインターフェースを、インターフェースはPython、MATLABとJava言語を提供し、優れましたパフォーマンスとビジネス向けライセンスかどうか、学界や産業界では非常に人気があります。IntelのOpenCVのは、Intelは、コンピュータビジョンエンジニアブラッド・チョムスキーゲイリー（ゲイリー・ブラッドスキー）に従事し、大学や研究グループの数を訪問した1998年に研究プロジェクトから発信するときに使用されるコンピュータビジョンアルゴリズムは、学生の間で実現が見つかりました彼らは、それぞれの研究室内部コードやライブラリなので、新しい研究室の学生がすぐに開始するために、以前の研究に基づいて、基本的な関数を書くことができるようになります。だから、OpenCVのライブラリは、コンピュータビジョンのための高性能な汎用科学的、商用アプリケーションを提供するように設計されています。
- そして、現在のOpenCVとしてPythonには、また、二つの大きなバージョン、OpenCV2とOpenCV3を持っています。比較するとOpenCV2、OpenCV3は、より多くの機能とより便利な機能を提供します。
- コア：コアモジュールは、OpenCVの基本構造（マトリックス、及び点線形状）、および関連する基本的な算術/動作を主に構成されています。
- imgproc：画像処理モジュール、ベース及び画像に関連する機能を含む（フィルタリング、勾配、サイズ、等に変更）、ならびに誘導されたいくつかの高度な機能（画像分割、ヒストグラム、形態素解析およびエッジ/ライン抽出、など）。
- HighGUI：それはこのような画像表示と生成制御ウィンドウ、IO画像/ビデオファイルなどのユーザインタフェースと、原稿読取の基本的な機能を提供します。
- ビデオ：そのようなオプティカルフロー（オプティカルフロー）と目標追跡などの一般的な機能のためにビデオ分析。
- calib3d：復興、ステレオビジョンカメラキャリブレーションおよびその他の関連する機能。
- features2d：2次元の特徴関連の機能、主にこのようないくつかのORBの機能として特許、ビジネス向けの特徴点検出とマッチング機能によって保護されていません。
- オブジェクト：オブジェクト検出モジュール、および成るカスケード分類器潜在SVM
- ミリリットル：機械学習アルゴリズムモジュール、いくつかの視覚的な最も一般的な伝統的な機械学習アルゴリズムを備えます。
- FLANN：最近傍アルゴリズムライブラリ、おおよその高速ライブラリ
- 多くの場合、キーポイントのマッチングを用いて、多次元空間におけるクラスタリング及び検索のため最近傍、、。
- GPUは：インタフェースが含まれている、基本的なGPUアクセラレーションの一部が加速CUDA実装です。
- 写真：カメラのコンピューティング科学（計算写真）関連するインターフェイスは、もちろん、これは単に名前だけ、実際には、唯一の画像復元とノイズリダクションです。
- ステッチ：あなたがあなた自身のパノラマ写真を生成することが可能な画像のステッチモジュール。
- nonfreeを：いくつかのアルゴリズムの特許保護によって、実際には、SIFTとSURF。
- 寄贈：アルゴリズムのいくつかの実験的な性質は、将来のバージョンで追加することを検討してください。
- レガシー：リテラル遺産、インタフェースのいくつかの廃棄物を意味するが、予約は下位互換性が考慮されます。
- OCL：OpenCLの並列を促進いくつかのインタフェースを使用して。
- superres：超解像モジュール、実際には、BTV-L1（Biliteral全変動 - L1
- 正則）アルゴリズム
- すなわち：ベースの3Dレンダリングモジュールは、基本的な事実は有名な3DツールキットVTK（可視化ツールキット）です。
第二に、共通のインタフェース