1. opencv简介
OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，直译就是”开源计算机视觉库”。
OpenCV由一系列C函数和C++类构成，拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层API。
因为机器视觉和机器学习密切相关，所以OpenCV还提供MLL（Machine Learning library）机器学习库，主要用于统计方面的模式识别和聚类（clustering）。
OpenCV可用于解决如下领域的问题：
- 人机交互
- 物体识别
- 图像分区
- 人脸识别
- 动作识别
- 运动跟踪
- 机器人
2. opencv3.1.0的下载
首先我们需要下载opencv，下载地址:http://opencv.org/
进入以后选择相应版本进行下载,我下载的是opencv3.1.0
注:再下载页面我们发现有alpha版本、beta版本、rc版本。alpha版是内部测试版，beta版是公开测试版，rc版是（Release Candidate）候选版本。
3. opencv3.1.0的文件结构
安装好opencv后，进入到opencv的文件夹，可以看到
3.1. build文件夹
首先我们进入build文件夹，可以看到
其中etc文件夹存放的是训练好的分类器进入include目录后，可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹。在opencv这个文件夹中包含着旧版的头文件，而opencv2这个文件夹包含新版opencv2系列的头文件。我们重点关注opencv2文件。
我们可以看到除了与各模块组件相关的头文件，另外有四个头文件cvconfig.h
opencv.hpp opencv_modules.hpp world.hpp
其中cvconfig.h用于编译选项开关，可配置第三方库的支持。
打开opencv_modules.hpp可发现其定义了OpenCV2所有组件的宏，可用于编译选项开关，配置opencv内部模块的裁剪。
打开opencv.hpp，发现其包含了opencv所有的头文件，具体如下：
即包含opencv.hpp即可包含所有模块组件的头文件。
world.hpp：？？？
3.2. source文件夹
打开source文件夹，我们可以看到
3.3. opencv的组件构成
接下来我们主要介绍opencv的各个组件及其功能：
【core】 ——核心功能模块，包含如下内容：
- OpenCV基本数据结构
- 动态数据结构
- 绘图函数
- 数组操作相关函数
- 辅助功能与系统函数和宏
- 与OpenGL的互操作
【highgui】 ——也就是high gui，高层GUI图形用户界面，包含媒体的I / O输入输出，视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容
【imgproc】 ——Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块，这个模块包含了如下内容：
- 线性和非线性的图像滤波
- 图像的几何变换
- 其它（Miscellaneous）图像转换
- 直方图相关
- 结构分析和形状描述
- 运动分析和对象跟踪
- 特征检测
- 目标检测等内容
【calib3d】 ——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。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信息的重建等等。
【features2d】 ——也就是Features2D， 2D功能框架 ，包含如下内容：
- 特征检测和描述
- 特征检测器（Feature Detectors）通用接口
- 描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口
- 描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口
- 通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口
- 关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
【flann】 —— Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：
- 快速近似最近邻搜索
- 聚类
【ml】 ——Machine Learning，机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：
- 统计模型 （Statistical Models）
- 一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）
- K-近邻 （K-NearestNeighbors）
- 支持向量机 （Support Vector Machines）
- 决策树 （Decision Trees）
- 提升（Boosting）
- 梯度提高树（Gradient Boosted Trees）
- 随机树 （Random Trees）
- 超随机树 （Extremely randomized trees）
- 神经网络 （Neural Networks）
【objdetect】 ——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。
【photo】 ——也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分
【stitching】 ——images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：
- 拼接流水线
- 特点寻找和匹配图像
- 估计旋转
- 自动校准
- 图片歪斜
- 接缝估测
- 曝光补偿
- 图片混合
【superres】 ——SuperResolution，超分辨率技术的相关功能模块
【video】 ——视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容。
【Videostab】 ——Video stabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍，不管它了
【imgcodecs】——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。
【shape】——形状匹配算法模块。用于描述形状、比较形状
【Videoio】——负责视频文件的读写，也包括摄像头、Kinect 等的输入。
4. 总结
在对OpenCV的模块架构及文件结构有一定的认识之后，可以发现OpenCV其实就是多个模块做合起来的一个SDK（Software Development kit,软件开发工具包）而已。在后面的学习中，我们可以根据自己的需要，选择不同的模块进行深入学习。
5. 参考资料
《OpenCV3编程入门》 毛星云 冷雪飞 等编著
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