使用OpenCV，你幾乎可以完成你能想到的每種計算機(jī)視覺任務(wù)�，F(xiàn)實生活中的問題要求同時使用許多計算機(jī)視覺算法和模塊來獲得所需的結(jié)果。因此，你只需了解要用哪些OpenCV模塊和函數(shù)來獲得你想要的東西。

讓我們來看看OpenCV中可以開箱即用的功能。

1　內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和輸入/輸出

OpenCV的最大優(yōu)點之一是它提供了許多內(nèi)置基元來處理與圖像處理和計算機(jī)視覺相關(guān)的操作。如果你必須從零開始編程，就必須定義Image、Point、Rectangle等。這些幾乎是任何計算機(jī)視覺算法的基礎(chǔ)。

OpenCV自帶所有這些基本結(jié)構(gòu)，它們包含在核心模塊中。另一個優(yōu)點是這些結(jié)構(gòu)已經(jīng)針對速度和內(nèi)存進(jìn)行了優(yōu)化，因此你不必?fù)?dān)心其實現(xiàn)細(xì)節(jié)。

imgcodecs模塊可以處理圖像文件的讀取和寫入。當(dāng)你對輸入圖像進(jìn)行操作并創(chuàng)建輸出圖像時，可以使用簡單的命令將其另存為.jpg或.png文件。

使用攝像機(jī)時，你將會處理大量的視頻文件。videoio模塊可以處理與視頻文件的輸入和輸出相關(guān)的所有操作。你可以輕松地從網(wǎng)絡(luò)攝像頭捕獲視頻，或以多種不同格式讀取視頻文件。你甚至可以通過設(shè)置諸如每秒幀數(shù)、幀大小等屬性來將很多幀保存為視頻文件。

2　圖像處理操作

在編寫計算機(jī)視覺算法時，會有很多基本的圖像處理操作，你將反復(fù)使用它們。大多數(shù)這些函數(shù)都在imgproc模塊中。你可以執(zhí)行諸如圖像過濾、形態(tài)學(xué)操作、幾何變換、顏色轉(zhuǎn)換、圖像繪制、直方圖、形狀分析、運動分析、特征檢測等操作。

讓我們來看看圖1-3。

右圖是左側(cè)圖像的旋轉(zhuǎn)版本，我們在OpenCV中用一行代碼就可以實現(xiàn)這種轉(zhuǎn)換。

還有另一個名為ximgproc的模塊，它包含高級圖像處理算法，可以用于諸如結(jié)構(gòu)化森林的邊緣檢測、域變換濾波器、自適應(yīng)流形濾波器等處理。

3　GUI

OpenCV提供了一個名為highgui的模塊，可用于處理所有高級用戶界面操作。假設(shè)你正在解決一個問題，并且想要在繼續(xù)下一步之前檢查圖像的外觀，則可利用該模塊具有的創(chuàng)建窗口以顯示圖像和視頻的功能。

它有一個等待功能，可以等你按下鍵盤上的一個鍵才進(jìn)入下一步。還有一個可以檢測鼠標(biāo)事件的功能，在開發(fā)交互式應(yīng)用程序時非常有用。

使用這些功能，你可以在那些輸入窗口上繪制矩形，然后根據(jù)所選區(qū)域進(jìn)行處理，以圖1-4為例。

如你所見，我們在窗口上畫了一個綠色矩形。一旦得到這個矩形的坐標(biāo)，就可以單獨操作該區(qū)域。

4　視頻分析

視頻分析包括諸如分析視頻中連續(xù)幀之間的運動、跟蹤視頻中的不同目標(biāo)、創(chuàng)建視頻監(jiān)控模型等任務(wù)。OpenCV提供了一個名為video的模塊，可以處理所有這些任務(wù)。

還有一個名為videostab的模塊，用來處理視頻穩(wěn)定的問題。視頻穩(wěn)定非常重要，因為當(dāng)你通過手持?jǐn)z像機(jī)拍攝視頻時，通常會有很多抖動需要糾正。所有的現(xiàn)代設(shè)備都會使用視頻穩(wěn)定功能，以便在將視頻呈現(xiàn)給最終用戶之前對其進(jìn)行處理。

5　3D重建

3D重建是計算機(jī)視覺中的一個重要課題。給定一組2D圖像，我們可以使用相關(guān)算法重建3D場景。在calib3d模塊中，OpenCV提供的算法可以找到這些2D圖像中各種對象之間的關(guān)系，并計算其3D位置。

該模塊還可以處理攝像機(jī)校準(zhǔn)，這對于估計攝像機(jī)的參數(shù)至關(guān)重要。這些參數(shù)定義了攝像機(jī)如何看到它前面的場景。我們需要知道這些參數(shù)來設(shè)計算法，否則我們可能會得到意想不到的結(jié)果。

請看圖1-5。

正如我們在這里看到的，相同的對象從多個位置被捕獲。我們的工作是使用這些2D圖像重建原始對象。

.6　特征提取

正如我們前面所討論的，人類視覺系統(tǒng)傾向于從給定場景中提取主要特征，然后記住它，這樣便于后續(xù)的檢索。為了模仿這一點，人們開始設(shè)計各種特征提取器，用于從給定的圖像中提取出這些特征點。流行的算法包括尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，簡稱SIFT）、加速魯棒特征（Speeded Up Robust Features，簡稱SURF）和加速分段測試特征（Features From Accelerated Segment Test，簡稱FAST）。

名為features2d的OpenCV模塊提供了檢測和提取所有這些特征的功能。另一個名為xfeatures2d的模塊提供了更多的特征提取器，其中一些仍處于實驗階段。如果有機(jī)會，你可以嘗試使用它們。

還有一個名為bioinspired的模塊，可以為受到生物學(xué)啟發(fā)的計算機(jī)視覺模型提供算法。

7　對象檢測

對象檢測是指檢測給定圖像中對象的位置。此過程與對象類型無關(guān)。如果你設(shè)計一個椅子檢測器，它不會告訴你給定圖像中的椅子是高靠背紅色的，還是藍(lán)色低靠背的，它只會告訴你椅子的位置。

檢測對象的位置是許多計算機(jī)視覺系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟。

以圖1-6為例。

如果你在這幅圖像上運行一個椅子檢測器，它會在所有椅子的周圍放置一個綠色框，但它不會告訴你椅子是什么樣的。

由于在各種尺度下執(zhí)行檢測所需的計算次數(shù)不同，對象檢測曾經(jīng)是計算密集型任務(wù)。為了解決這個問題，Paul Viola和Michael Jones在2001年的開創(chuàng)性論文中提出了一個很好的算法（https://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf ），其中提出了一種為任何對象快速設(shè)計對象檢測器的方法。

OpenCV自帶名為objdetect和xobjdetect的模塊，它們提供了設(shè)計對象檢測器的框架，你可以使用它們來開發(fā)任何對象的探測器，比如太陽鏡、靴子等。

8　機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛用于構(gòu)建實現(xiàn)目標(biāo)識別、圖像分類、面部檢測、視覺搜索等功能的計算機(jī)視覺系統(tǒng)。

OpenCV提供了一個名為ml的模塊，該模塊捆綁了許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括貝葉斯分類器（Bayes classifier）、k近鄰（k-nearest neighbor，簡稱KNN），支持向量機(jī)（support vector machine，簡稱SVM）、決策樹（decision tree）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）等。

它還有一個名為快速近似最近鄰搜索庫（Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library，簡稱FLANN）的模塊，其中包含用于在大型數(shù)據(jù)集中進(jìn)行快速最近鄰搜索的算法。

9　計算攝影

計算攝影是指使用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)來改善相機(jī)捕獲的圖像。計算攝影并不專注于光學(xué)過程和圖像捕捉方法，而是使用軟件來操縱視覺數(shù)據(jù)。其應(yīng)用領(lǐng)域包括高動態(tài)范圍成像，全景圖像、圖像補(bǔ)光和光場相機(jī)等。

以圖1-7為例。

看看這些生動的色彩！這是高動態(tài)范圍圖像的例子，使用傳統(tǒng)的圖像捕獲技術(shù)無法實現(xiàn)這種效果。必須在多次曝光中捕獲相同的場景，相互寄存這些圖像，然后將它們很好地混合，之后才能創(chuàng)建出這個圖像。

photo和xphoto模塊包含各種算法，提供與計算攝影有關(guān)的算法。還有一個稱為stitching的模塊，它提供創(chuàng)建全景圖像的算法。

10　形狀分析

形狀的概念在計算機(jī)視覺中至關(guān)重要。我們通過識別圖像中各種不同的形狀來分析視覺數(shù)據(jù)。實際上，這是許多算法中的重要步驟。

假設(shè)你正在嘗試識別圖像中的特定徽標(biāo)。你知道它可以按各種形狀、方向和大小呈現(xiàn)。作為起步的一個好方法是量化對象的形狀特征。

shape模塊為提取不同形狀、測量它們之間的相似性、轉(zhuǎn)換對象形狀等操作提供了所有算法。

11　光流算法

光流算法用于在視頻中跟蹤連續(xù)幀中的特征。假設(shè)你要跟蹤視頻中的特定對象。在每一幀上運行一個特征提取器是非常耗費計算資源的，這個過程會很慢。因此，你只需從當(dāng)前幀中提取出要素，然后在連續(xù)幀中跟蹤這些要素。

光流算法在基于視頻的計算機(jī)視覺應(yīng)用中被大量使用。optflow模塊包含了執(zhí)行光流操作所需的所有算法。還有一個稱為tracking的模塊，其中包含可用于跟蹤特征的更多算法。

12　人臉和對象識別

人臉識別是指識別給定圖像中的人物。這與人臉檢測不同，在人臉檢測中，只需要識別給定圖像中人臉的位置。

如果你想建立一個可以識別相機(jī)前面的人的實用的生物識別系統(tǒng)，首先需要運行一個人臉檢測器來識別人臉的位置，然后運行一個單獨的人臉識別器來識別該人是誰。有一個名為face的OpenCV模塊用于處理人臉識別。

正如我們之前討論的那樣，計算機(jī)視覺試圖按照人類感知視覺數(shù)據(jù)的方式對算法進(jìn)行建模。因此，在圖像中找到顯著的區(qū)域和對象將是有幫助的，這可以幫助我們處理不同的應(yīng)用，例如目標(biāo)識別、目標(biāo)檢測和跟蹤等。一個名為saliency的模塊是專門為此目的而設(shè)計的。它提供的算法可以檢測靜態(tài)圖像和視頻中的顯著區(qū)域。

13　表面匹配

有越來越多的設(shè)備能夠捕獲我們周圍對象的3D結(jié)構(gòu)，這些設(shè)備能夠捕獲深度信息以及常規(guī)的2D彩色圖像。因此，構(gòu)建可以理解和處理3D對象的算法對我們來說非常重要。

Kinect是捕獲深度信息和視覺數(shù)據(jù)的一個很好的設(shè)備例子，它現(xiàn)在能夠識別輸入的3D對象，并將其與數(shù)據(jù)庫中的模型匹配。如果我們有一個可以識別和定位對象的系統(tǒng)，那么它就可以用于許多不同的應(yīng)用程序。

一個名為surface_matching的模塊包含用于3D對象識別的算法，以及使用3D特征的姿勢估計算法。

14　文本檢測和識別

識別給定場景中的文本并識別其內(nèi)容變得越來越重要，其應(yīng)用包括車牌識別、識別用于自動駕駛汽車的道路標(biāo)志、將內(nèi)容數(shù)字化的書籍掃描等。

一個名為text的模塊包含處理文本檢測和識別的各種算法。

15　深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)對計算機(jī)視覺和圖像識別有很大影響，并且比其他機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法具有更高的準(zhǔn)確度。深度學(xué)習(xí)不是一個新概念；它在1986年左右被提出，但在2012年左右有了革命性進(jìn)步，當(dāng)時新的GPU硬件針對并行計算和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）實現(xiàn)進(jìn)行了優(yōu)化，加上其他技術(shù)，使得在合理的時間內(nèi)訓(xùn)練復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)成為可能。

深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于多種用例，例如圖像識別、目標(biāo)檢測、語音識別和自然語言處理。從版本3.4開始，OpenCV一直在實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法，在最新版本中，添加了諸如TensorFlow和Caffe等多個重要框架的導(dǎo)入器。