【opencv】cv头文件

• 2020 年 3 月 12 日
• 笔记

需要调用到opencv的什么功能，就在代码头提前引用好对应的头文件。 所有的头文件都可以在include/opencv2/文件夹找到。

常见头文件：

#include "opencv2/core/core_c.h"  #include "opencv2/core/core.hpp"  #include "opencv2/flann/miniflann.hpp"  #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"  #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  #include "opencv2/photo/photo.hpp"  #include "opencv2/video/video.hpp"  #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"  #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"  #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"  #include "opencv2/ml/ml.hpp"  #include "opencv2/highgui/highgui_c.h"  #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  #include "opencv2/contrib/contrib.hpp"

具体作用：

• core：通过名字就可以看出它是核心模块，定义了基本的数据结构和算术函数；
• imgproc：该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等；
• video：该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪；
• highgui：视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口；
• calib3d：基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建；
• features2d：显著特征检测，描述，特征匹配；
• objdetect：物体检测和预定义好的分类器实例（比如人脸，眼睛，面部，人，车辆等等）；
• ml：机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等等）；；
• gpu：利用GPU对OpenCV模块进行加速算法；
• contrib：实现了多种目标跟踪算法，包括featuretracker、hybridtracker和detection_based_tracker等；

其中，最常引用的头文件：

#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

由于opencv.hpp中已经包含了OpenCV中各模块的头文件，所以也可以只引用该头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>

参考文献

[1] OpenCV概要介绍 [2] OpenCV学习(3) OpenCV框架