opencv-contrib（opencvcontrib249）

## OpenCV Contrib：扩展 OpenCV 功能的宝库### 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，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。然而，为了保持核心库的精简和稳定，一些新算法、实验性功能和特定领域算法被放在了名为

opencv-contrib

的独立模块中。### opencv-contrib 的优势-

最新算法

: opencv-contrib 包含了 OpenCV 主库尚未包含的最新算法和技术，例如深度学习模型、生物特征识别算法等。 -

扩展功能

: 它提供了对各种第三方库和硬件的支持，例如 OpenCL、CUDA、DLib、gPhoto2 等，扩展了 OpenCV 的应用范围。 -

实验性功能

: 一些处于实验阶段的算法和功能也被包含在 opencv-contrib 中，为开发者提供早期尝试和反馈的机会。### opencv-contrib 模块分类opencv-contrib 包含众多模块，大致可以分为以下几类：-

特征检测和描述

: 包含 SIFT、SURF 等经典算法以及 FREAK、BRIEF 等新型算法。 -

目标跟踪

: 提供了 KCF、MIL、TLD 等多种目标跟踪算法。 -

三维重建

: 包含了 RGB-D 传感器数据处理、Structure from Motion (SfM) 等算法。 -

生物特征识别

: 包含了人脸识别、指纹识别、虹膜识别等算法。 -

深度学习

: 提供了深度神经网络模型的读取、推理等功能。 -

图像增强

: 包含了多种图像去噪、去模糊、超分辨率等算法。### 使用 opencv-contrib-

安装

: opencv-contrib 模块需要在安装 OpenCV 时一并进行安装，可以通过 CMake 选项选择是否安装。 -

使用

: 使用 `#include ` 等方式包含所需模块的头文件，然后即可调用相关函数。### 一些常用模块介绍

1. xfeatures2d 模块

该模块包含了 SIFT、SURF 等经典特征检测和描述算法，这些算法在目标识别、图像拼接等领域有着广泛的应用。

2. tracking 模块

该模块提供了多种目标跟踪算法，例如 KCF、MIL、TLD 等，可用于视频监控、人机交互等领域。

3. dnn 模块

该模块提供了深度神经网络模型的读取、推理等功能，支持 Caffe、TensorFlow、Torch 等多种深度学习框架。### 总结opencv-contrib 是 OpenCV 的重要补充，它为开发者提供了更多更强大的功能，同时也促进了计算机视觉领域的发展。建议开发者在使用 OpenCV 时，积极探索 opencv-contrib 模块，发掘更多可能性。

OpenCV Contrib：扩展 OpenCV 功能的宝库

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，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。然而，为了保持核心库的精简和稳定，一些新算法、实验性功能和特定领域算法被放在了名为 **opencv-contrib** 的独立模块中。

opencv-contrib 的优势- **最新算法**: opencv-contrib 包含了 OpenCV 主库尚未包含的最新算法和技术，例如深度学习模型、生物特征识别算法等。 - **扩展功能**: 它提供了对各种第三方库和硬件的支持，例如 OpenCL、CUDA、DLib、gPhoto2 等，扩展了 OpenCV 的应用范围。 - **实验性功能**: 一些处于实验阶段的算法和功能也被包含在 opencv-contrib 中，为开发者提供早期尝试和反馈的机会。

opencv-contrib 模块分类opencv-contrib 包含众多模块，大致可以分为以下几类：- **特征检测和描述**: 包含 SIFT、SURF 等经典算法以及 FREAK、BRIEF 等新型算法。 - **目标跟踪**: 提供了 KCF、MIL、TLD 等多种目标跟踪算法。 - **三维重建**: 包含了 RGB-D 传感器数据处理、Structure from Motion (SfM) 等算法。 - **生物特征识别**: 包含了人脸识别、指纹识别、虹膜识别等算法。 - **深度学习**: 提供了深度神经网络模型的读取、推理等功能。 - **图像增强**: 包含了多种图像去噪、去模糊、超分辨率等算法。

使用 opencv-contrib- **安装**: opencv-contrib 模块需要在安装 OpenCV 时一并进行安装，可以通过 CMake 选项选择是否安装。 - **使用**: 使用 `

include ` 等方式包含所需模块的头文件，然后即可调用相关函数。

一些常用模块介绍**1. xfeatures2d 模块**该模块包含了 SIFT、SURF 等经典特征检测和描述算法，这些算法在目标识别、图像拼接等领域有着广泛的应用。**2. tracking 模块**该模块提供了多种目标跟踪算法，例如 KCF、MIL、TLD 等，可用于视频监控、人机交互等领域。**3. dnn 模块**该模块提供了深度神经网络模型的读取、推理等功能，支持 Caffe、TensorFlow、Torch 等多种深度学习框架。

总结opencv-contrib 是 OpenCV 的重要补充，它为开发者提供了更多更强大的功能，同时也促进了计算机视觉领域的发展。建议开发者在使用 OpenCV 时，积极探索 opencv-contrib 模块，发掘更多可能性。