OpenCV GitHub：官方资源库完整指南

简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有超过2500种优化过的算法，涵盖了计算机视觉领域的各个方面，包括图像处理、视频分析、物体检测、目标跟踪、三维重建、机器学习等等。OpenCV 被广泛应用于学术研究、工业应用以及商业产品中，成为了计算机视觉领域的事实标准之一。

而 OpenCV 的 GitHub 官方资源库，则是了解、学习、使用和贡献 OpenCV 的核心平台。本文将带你深入探索这个宝库，为你提供一份详尽的指南。

资源库概览 (https://github.com/opencv)

OpenCV 的 GitHub 组织下包含了多个重要的仓库，其中最核心的是：

• opencv: 这是 OpenCV 的主仓库，包含了核心的 C++ 源代码、文档、示例和构建系统。
• opencv_contrib: 这个仓库包含了“额外的”模块，这些模块通常是比较新、实验性的，或者由于依赖关系、许可等原因没有包含在主仓库中的算法和功能。
• opencv-python: 这个仓库包含自动生成的 Python 绑定，允许你通过 Python 接口使用 OpenCV 的功能。
• opencv.js: 包含 OpenCV 的 JavaScript 绑定。
• opencv-docs: 包含OpenCV的文档文件。
• 其他仓库: 还有许多其他的仓库，例如用于测试数据的仓库、用于特定平台绑定的仓库、以及一些存档的旧项目。

本文将主要聚焦于 opencv 和 opencv_contrib 这两个核心仓库。

OpenCV 主仓库 (opencv) 详解

目录结构

opencv 仓库的目录结构经过精心设计，反映了库的模块化特性。以下是一些关键的目录及其作用：

• 3rdparty/: 包含 OpenCV 依赖的第三方库，例如图像编解码库 (libjpeg, libpng, libtiff 等)、视频编解码库 (FFmpeg) 等。OpenCV 在构建时会自动下载和使用这些库。
• apps/: 包含一些使用 OpenCV 构建的命令行工具，例如性能测试工具、级联分类器训练工具等。
• cmake/: 包含用于配置和构建 OpenCV 的 CMake 脚本。
• data/: 包含一些示例数据，例如 Haar 级联分类器的数据文件（用于人脸检测等）。
• doc/: 包含 OpenCV 的文档，主要是 reStructuredText (.rst) 格式。这些文件会被 Sphinx 文档生成工具处理，生成最终的 HTML 文档。
• include/: 包含 OpenCV 的头文件。你在编写使用 OpenCV 的 C++ 代码时需要包含这些头文件。
  • opencv2/: 这是最重要的头文件目录。它按照模块组织，每个模块都有一个子目录。例如：
    • opencv2/core/: 核心功能模块的头文件 (基本数据结构、矩阵操作等)。
    • opencv2/imgproc/: 图像处理模块的头文件 (滤波、几何变换、颜色空间转换等)。
    • opencv2/highgui/: 高级 GUI 模块的头文件 (窗口创建、图像和视频显示等)。
    • opencv2/video/: 视频分析模块的头文件 (运动估计、目标跟踪等)。
    • opencv2/objdetect/: 物体检测模块的头文件 (Haar 级联分类器、HOG 描述子等)。
    • ...等等。
• modules/: 这是 OpenCV 的核心源代码目录，包含了各个模块的实现。
  • core/: 核心功能模块的源代码。
  • imgproc/: 图像处理模块的源代码。
  • highgui/: 高级 GUI 模块的源代码。
  • video/: 视频分析模块的源代码。
  • objdetect/: 物体检测模块的源代码。
  • ...等等。每个模块都有自己的子目录，包括 src/ (源代码)、include/ (模块内部头文件)、test/ (单元测试) 等。
• platforms/: 包含针对不同平台（如 iOS、Android）的特定代码和构建脚本。
• samples/: 包含大量的示例代码，展示如何使用 OpenCV 的各种功能。
  • cpp/: C++ 示例代码。
  • python/: Python 示例代码。
  • java/: Java 示例代码。
  • ...
• test/:包含测试用例，为各个模块和整个库提供了全面的测试覆盖。

构建与安装 (CMake)

OpenCV 使用 CMake 作为其构建系统。CMake 是一个跨平台的、开源的构建系统生成工具。它不直接编译代码，而是生成针对特定平台的构建文件 (例如 Makefile、Visual Studio 项目等)。

以下是使用 CMake 构建 OpenCV 的基本步骤：

1. 准备工作:

   • 安装 CMake (https://cmake.org/download/)。
   • 安装你选择的编译器 (例如 GCC、Clang、Visual Studio)。
   • 克隆 OpenCV 仓库：git clone https://github.com/opencv/opencv.git
   • (可选) 克隆 opencv_contrib 仓库：git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

2. 创建构建目录:
   bash
cd opencv
mkdir build
cd build

3. 运行 CMake:
   bash
cmake .. # 使用默认配置
   或者，你可以指定一些选项来定制构建过程：
   bash
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
..

   • CMAKE_BUILD_TYPE: 构建类型 (Debug 或 Release)。
   • CMAKE_INSTALL_PREFIX: 安装路径。
   • OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH: 指定 opencv_contrib 模块的路径。
   • WITH_CUDA: 启用 CUDA 支持 (需要安装 CUDA Toolkit)。
   • BUILD_EXAMPLES: 构建示例程序。
   • BUILD_TESTS: 构建测试程序.
   • 其他选项：CMake 提供了大量的选项来控制构建过程，你可以通过 ccmake .. (CMake GUI) 或 cmake-gui 来查看和修改这些选项。

4. 编译:
   bash
make -j$(nproc) # 使用所有可用的 CPU 核心进行并行编译

5. 安装:
   bash
sudo make install

模块详解

OpenCV 的功能被组织成多个模块，每个模块负责一个特定的方面。以下是一些主要模块的详细介绍：

• core (核心功能):

  • 基本数据结构：cv::Mat (多维数组，用于存储图像、矩阵等)、cv::Point、cv::Scalar、cv::Rect 等。
  • 基本操作：矩阵运算、数组操作、数学函数、随机数生成等。
  • XML/YAML 文件读写。
  • 并行计算支持 (例如使用 OpenMP)。

• imgproc (图像处理):

  • 图像滤波：线性滤波 (方框滤波、高斯滤波等)、非线性滤波 (中值滤波、双边滤波等)。
  • 几何变换：缩放、旋转、仿射变换、透视变换等。
  • 颜色空间转换：RGB、HSV、YCrCb、Lab 等。
  • 直方图计算和操作。
  • 形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。
  • 边缘检测：Sobel、Canny、Laplacian 等。
  • 霍夫变换：直线检测、圆检测。
  • 图像分割：阈值化、分水岭算法等。
  • 轮廓提取和分析。

• highgui (高级 GUI):

  • 窗口创建和管理：cv::namedWindow、cv::imshow、cv::waitKey 等。
  • 图像和视频显示。
  • 鼠标和键盘事件处理。
  • 简单的 GUI 控件 (滑块、按钮等)。

• video (视频分析):

  • 运动估计：光流算法 (Lucas-Kanade、Farneback 等)。
  • 目标跟踪：Meanshift、Camshift、Kalman 滤波器等。
  • 背景建模：混合高斯模型 (MOG2) 等。

• objdetect (物体检测):

  • Haar 级联分类器：用于人脸检测、眼睛检测等。
  • HOG (方向梯度直方图) 描述子：用于行人检测等。
  • SVM (支持向量机) 分类器。
  • 级联分类器训练工具。

• calib3d（相机标定和三维重建）

  • 相机标定： 找到相机的内部（焦距、主点）和外部（旋转和平移）参数。
  • 立体视觉： 从两个或多个视角的图像中计算深度信息。
  • 姿态估计： 估计物体相对于相机的姿态（位置和方向）。

• features2d (特征检测与描述):

  • 特征检测器：SIFT、SURF、ORB、AKAZE、BRISK 等。
  • 特征描述子：SIFT、SURF、ORB、AKAZE、BRISK 等。
  • 特征匹配：暴力匹配、FLANN 匹配。
  • 关键点和描述子绘制。

• ml (机器学习):

  • 统计模型：正态贝叶斯分类器、K-最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林、Boosting 等。
  • 神经网络 (MLP)。
  • 模型训练和评估工具。

• dnn (深度学习):

  • 加载和运行来自各种深度学习框架 (Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch、Darknet、ONNX) 的预训练模型。
  • 支持常见的网络层类型 (卷积、池化、全连接、激活函数等)。
  • 支持 CPU 和 GPU 加速 (通过 OpenCL 或 CUDA)。

OpenCV 贡献模块 (opencv_contrib)

opencv_contrib 仓库包含了许多“额外的”模块，这些模块通常具有以下特点：

• 较新或实验性: 一些新的算法或功能可能会先放在 opencv_contrib 中进行测试和完善，然后再考虑是否移入主仓库。
• 依赖关系较多: 一些模块可能依赖于其他库 (例如 CUDA、OpenGL、VTK 等)，为了避免主仓库的依赖关系过于复杂，会将这些模块放在 opencv_contrib 中。
• 许可限制: 一些算法可能有特定的许可限制，可能不适合包含在主仓库中。

opencv_contrib 的一些重要模块

• aruco: ArUco 标记检测 (用于增强现实等)。
• bgsegm: 改进的背景分割算法 (GMG、CNT等)。
• bioinspired: 生物视觉启发模型。
• ccalib: 自定义相机标定模式（例如使用多个棋盘格）。
• datasets: 用于访问和管理计算机视觉数据集的框架。
• dpm: 可变形部件模型 (Deformable Parts Model, DPM) 检测器。
• face: 人脸识别算法。
• fuzzy: 模糊图像处理。
• hdf: HDF5 文件支持。
• line_descriptor: 线段检测和描述。
• optflow: 改进的光流算法。
• plot: 简单的绘图功能。
• reg: 图像配准。
• rgbd: RGB-D 数据处理 (例如 Kinect)。
• saliency: 显著性检测。
• stereo: 立体匹配算法。
• structured_light: 结构光系统。
• surface_matching: 3D 物体表面匹配。
• text: 场景文本检测和识别。
• tracking: 除了 video 模块中的跟踪算法，还提供了更多的跟踪算法。
• xfeatures2d: 额外的特征检测器和描述子 (例如 SIFT、SURF 的非自由版本)。
• ximgproc: 额外的图像处理算法。
• xobjdetect: 额外的物体检测算法。
• xphoto: 额外的计算摄影算法。

要使用 opencv_contrib 中的模块，你需要在 CMake 配置时指定 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path_to_opencv_contrib>/modules。

如何贡献

OpenCV 是一个开源项目，欢迎任何人参与贡献。你可以通过以下方式做出贡献：

• 报告 Bug: 如果你发现 OpenCV 中有任何问题，可以在 GitHub 上提交 Issue。
• 修复 Bug: 如果你有能力，可以尝试修复已知的 Bug。
• 添加新功能: 你可以实现新的算法或功能，并提交 Pull Request。
• 改进文档: 完善文档、添加示例代码等。
• 参与讨论: 在 OpenCV 的论坛、邮件列表或 GitHub 上参与讨论，帮助解答其他用户的问题。

在提交代码之前，请务必阅读 OpenCV 的贡献指南 (https://github.com/opencv/opencv/wiki/How_to_contribute)。

总结

OpenCV 的 GitHub 官方资源库是学习、使用和贡献 OpenCV 的核心平台。本文详细介绍了资源库的结构、构建方法、主要模块以及如何贡献。希望这份指南能够帮助你更好地利用 OpenCV 这个强大的计算机视觉工具库。 通过深入理解和积极参与，你不仅可以使用 OpenCV 解决实际问题，还可以为开源社区做出贡献，推动计算机视觉领域的发展。