OpenCV（一） 开源核心模块的功能概述

OpenCV 是一款开源的计算机视觉库，其在图像处理与计算机视觉领域实现了诸多通用算法（例如卡尔曼滤波、TLD 目标跟踪算法、BING 算法等），在人机交互、机器视觉、运动检测与跟踪以及图像识别等多个方面均展现出显著优势。此前，我对 OpenCV 有所接触，但仅限于调用部分函数进行基础图像处理，并未深入应用其解决计算机视觉相关问题。OpenCV 内容丰富且复杂，值得从头系统学习，循序渐进地掌握。

接下来简要介绍 OpenCV 所涵盖的内容。目前，OpenCV 已进入 3.0 版本，在 2.2 及以上版本中包含了共计 12 个模块。OpenCV 好比一个庞大的知识宝库，而这些模块则如同其中的各个子库。若想开启这座宝库的大门，首先需要掌握相应的“钥匙”，即了解每个模块的功能。当然，在使用某模块中的内容时，需包含对应的头文件。以下将逐一介绍各模块及其功能。

1、Core —— 核心组件模块

作为整个 OpenCV 的核心部分，该模块承担了大量基础性任务。其内容涵盖基本数据结构、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定义，并支持 XML/YML 文件格式处理以及聚类操作，并能够实现与 OpenGL 的交互。

2、Imgproc —— 图像处理模块

该模块主要负责图像滤波处理、几何变换及混合变换操作；还包括直方图分析、形状结构分析与描述；运