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图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理和计算机视觉的区别在于：图像处理侧重于“处理”图像——如增强、还原、去噪、分割等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉。
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。OpenCV还提供MLL机器学习库，该机器学习库主要用于统计方面的模式识别和聚类。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。
OpenCV基本架构分析：...\opencv\build\include目录，其中有opencv和opencv2。opencv文件夹包含旧版的头文件，而opencv2包含着新版opencv2系列的头文件。
OpenCV所有模块：
（1）【calib3d】——该模块主要是相机校准和三维重建相关的内容，包括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。
（2）【contrib】——该模块新增了新型人脸识别、立体匹配、人工视网膜模型等技术。
（3）【core】——核心功能模块，包含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。
（4）【imgproc】——图形处理模块，包含线性和非线性的图像滤波、图像的几何变换、其他图像转换、直方图相关、结构分析和形状描述、运动分析和形状描述、运动分析和对象跟踪、特征检测、目标检测等内容
（5）【features2d】——2D功能框架，包含特征检测和描述、特征检测器通用接口、描述符提取器通用接口、描述符匹配器通用接口、通用描述符匹配器通用接口、关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
（6）【flann】——高维的近似近邻快速搜索算法库，包含快速近邻最近邻搜索、聚类
（7）【GPU】——运用GPU加速的计算机视觉模块
（8）【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、图形交互界面的接口等
（9）【legacy】——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含运动分析、期望最大化、直方图、平面细分、特征检测和描述、描述符提取器的通用接口、通用描述符的常用接口、匹配器
（10）【ml】——机器学习模块，基本上是统计模型和分类算法，包含统计模型、一般贝叶斯分类器、K-近邻、支持向量机、决策树、提升、梯度提高树、随机数、超随机数、期望最大化、神经网络、MLData
（11）【nonfee】——一些具有专利的算法模块，包含特征检测和GPU相关的内容。
（12）【objdetect】——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM两部分。
（13）【ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
（14）【photo】——包含图像修复和图像去噪两部分
（15）【stitching】——图像拼接模块，包含拼接流水线、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
（16）【superres】——超分辨率技术的相关模块
（17）【ts】——OpenCV测试相关代码
（18）【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
（19）【Videostab】——视频稳定相关组件
opencv.hpp中包含了OpenCV各模块的头文件，故编写程序时，可写上“#include<opencv2/opencv.hpp>”即可。
argc与argv参数：arg指的是“参数”，其中，argc为整数，用来统计运行程序时送给main函数的命令行参数的个数；*argv[]：为字符串数组，用来存放指向字符串参数的指针数组，每一个元素指向一个参数。
int argc表示命令行字串的个数；
char *argv[]表示命令行参数的字符串。
以下是参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a0e04380100r289.html 深度和通道的理解
矩阵数据类型:
– CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型
E.g.:
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵
CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1
CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2
CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3
CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4
CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1
CV_32SC2 CV_32FC2 CV_64FC2
CV_32SC3 CV_32FC3 CV_64FC3
CV_32SC4 CV_32FC4 CV_64FC4
其中，通道表示每个点能存放多少个数，类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值，即三通道的。
图片中的深度表示每个值由多少位来存储，是一个精度问题，一般图片是8bit（位）的，则深度是8.
原文：https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/9865029.html