关于opencv中包含的模块简介
【calib3d】——Calibration（校准）和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，包含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。
【contrib】——Contributed/Experimental Stuf的缩写。该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用去多管。新增了新型人脸识别、立体匹配、人工视网膜模型等技术。
【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
【imgproc】——Image和Process这两个单词的缩写组合，图像处理模块。包含如下内容：
线性和非线性的图像滤波
图像的几何变换
其他（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
【features2d】——也就是Features2D，即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，包含以下两种部分：
快速近似最近邻搜索
聚类
【gpu】——运用GPU加速的计算机视觉模块
【highgui】——高层GUI图形用户界面，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图像交互界面的接口等内容。
【legacy】——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含如下内容：
运动分析
期望最大化
直方图
平面细分（C API）
特征检测和描述（Feature Detection and Description）
描述符提取器（Descriptor Extractors）的通用接口
通用描述符（Generic Descriptor Matchers）的常用接口
匹配器
【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-Nearest Neighbors）
支持向量机（Support Vector Machines）
决策树（Decision Trees）
提升（Boosting）
梯度提高书（Gradient Boosted Trees）
随机数（Random Trees）
超随机数（Extremely randomized trees）
期望最大化（Expectation Maximization）
神经网络（Neural Networks）
MLData
【nonfree】——一些具有专利的算法模块，包含特征检测和GPU相关的内容。
【objdetect】——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。
【ocl】——OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块。
【photo】——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。
【ts】——OpenCV测试相关代码，不用去管。
【video】——视频分析组件，该模块包含运动估计、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，官方文档中没有过多介绍，不用管。
OpenCV其实就是这么多模块作为代码容器组合起来的一个SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）。
