OpenCV

官网:https://opencv.org/opencv模块划分:



github:https://github.com/opencv



1）androidcamera/，仅用于android平台，使得可以通过与其他平台相同的接口来控制android设备的相机。
2）core/，核心功能模块，定义了基本的数据结构，包括最重要的 Mat 类、XML 读写、opengl三维渲染等。
3）imgproc/，全称为 image processing，即图像处理。包括图像滤波、集合图像变换、直方图计算、形状描述子等。图像处理是计算机视觉的重要工具。
4）imgcodec/，负责各种格式的图片的读写，这个模块是从以前的 highgui 中剥离的。
5）highgui/，高级图形界面及与 QT 框架的整合。
6）video/，视频分析模块。包括背景提取、光流跟踪、卡尔曼滤波等，做视频监控的读者会经常使用这个模块。
7）videoio/，负责视频文件的读写，也包括摄像头、Kinect 等的输入。
8）calib3d/，相机标定以及三维重建。相机标定用于去除相机自身缺陷导致的画面形变，还原真实的场景，确保计算的准确性。三维重建通常用在双目视觉（立体视觉），即两个标定后的摄像头观察同一个场景，通过计算两幅画面中的相关性来估算像素的深度。
9）features2d/，包含 2D 特征值检测的框架。包含各种特征值检测器及描述子，例如 FAST、MSER、OBRB、BRISK等。各类特征值拥有统一的算法接口，因此在不影响程序逻辑的情况下可以进行替换。
10）objdetect/，物体检测模块。包括haar分类器、SVM检测器及文字检测。
11）ml/，全称为 Machine Learning，即机器学习。包括统计模型、K最近邻、支持向量机、决策树、神经网络等经典的机器学习算法。
12）flann/，用于在多维空间内聚类及搜索的近似算法，做图像检索的读者对它不会陌生。
13）photo/，计算摄影学。包括图像修补、去噪、HDR成像、非真实感渲染等。如果读者想实现Photoshop的高级功能，那么这个模块必不可少。
14）stitching/，图像拼接，可用于制作全景图。
15）nonfree/，受专利保护的算法。包含SIFT和SURF，从功能上来说这两个算法属于features2d模块的，但由于它们都是受专利保护的，想在项目中可能需要专利方的许可。
16）shape/，形状匹配算法模块。用于描述形状、比较形状。
17）softcascade/，另一种物体检测算法，Soft Cascade 分类器。包含检测模块和训练模块。
18）superres/，全称为 Super Resolution，用于增强图像的分辨率。
19）videostab/，全称为 Video Stabilization，用于解决相机移动时拍摄的视频不够稳定的问题。
20）viz/，三维可视化模块。可以认为这个模块实现了一个简单的三维可视化引擎，有各种UI控件和键盘、鼠标交互方式。底层实现基于 VTK 这个第三方库。
CUDA加速模块

1）cuda/，CUDA-加速的计算机视觉算法，包括数据结构 cuda::GpuMat、 基于cuda的相机标定及三维重建等。
2）cudaarithm/，CUDA-加速的矩阵运算模块。
3）cudabgsegm/，CUDA-加速的背景分割模块，通常用于视频监控。
4）cudacodec/，CUDA-加速的视频编码与解码。
5）cudafeatures2d/，CUDA-加速的特征检测与描述模块，与features2d/模块功能类似。
6）cudafilters/，CUDA-加速的图像滤波。
7）cudaimgproc/，CUDA-加速的图像处理算法，包含直方图计算、霍夫变换等。
8）cudaoptflow/，CUDA-加速的光流检测算法。
9）cudastereo/，CUDA-加速的立体视觉匹配算法。
10）cudawarping/，实现了 CUDA-加速的快速图像变换，包括透视变换、旋转、改变尺寸等。
11）cudaev/，实现 CUDA 版本的核心功能，类似 core/ 模块中的基础算法。
OpenCV与YOLO的区别

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法，如图像读取、图像处理、图像滤波、图像分割、边缘检测、特征提取、目标检测与跟踪、人脸识别等。OpenCV可以用于图像处理、视频处理、机器人视觉、自动驾驶等多个领域。

       YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的开源目标检测算法。相比传统的目标检测算法，YOLO可以实现更快的检测速度，在保持较高的准确率的同时，可以实现实时检测。YOLO采用单个神经网络来同时预测图像中所有物体的类别和位置，可以处理多种尺度和多个物体。YOLO可以用于智能监控、自动驾驶、机器人视觉等领域。