OpenCV 2.3.1：新增ORB算法详解

"OpenCV2.3.1是一个重要的计算机视觉库，它在先前的版本基础上进行了更新，引入了ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法，这是一种高效且鲁棒的特征检测和描述符方法。ORB是FAST关键点检测器与BRIEF描述符的结合体，优化了对旋转和尺度变化的处理。" OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台计算机视觉库，包含了众多计算机视觉、图像处理和机器学习的函数。在OpenCV2.3.1版本中，它提供了丰富的功能模块，涵盖了从基本的数据结构到复杂的图像分析和处理。 1. **核心功能**：OpenCV的核心功能包括基本数据结构、C语言结构和操作、动态结构、数组操作、绘图函数、XML/YAML持久化等。这些基本组件为开发者提供了构建复杂视觉算法的基础。 - 基本结构如IplImage和CvMat，用于表示图像数据。 - 动态结构如Mat类，提供了一种更灵活的内存管理方式。 - 数组操作涵盖了一系列对多维数据的操作，如拷贝、比较、转换等。 - 绘图函数则支持在图像上进行各种绘制操作，如线条、矩形、圆等。 - XML/YAML持久化则允许用户保存和加载图像处理的中间结果或模型参数。 2. **图像处理**（imgproc）：这一模块包含了图像过滤、几何变换、杂项图像变换、直方图、结构分析和形状描述符等功能。例如，图像过滤可以去除噪声，几何变换可以实现缩放、旋转、平移等，而直方图则用于分析图像的亮度分布。 3. **特征检测与对象检测**：OpenCV2.3.1引入的ORB算法增强了特征检测的能力。除了ORB，还包括其他特征检测器如SIFT、SURF等，以及物体检测器如Haar级联分类器，用于人脸识别、车辆检测等任务。 4. **高级GUI和媒体I/O**（highgui）：提供用户界面和媒体输入/输出功能，如读写图像和视频，以及使用Qt库的新功能。 5. **视频分析**（video）：专注于运动分析和对象跟踪，提供了多种跟踪算法，能够处理实时视频流中的目标跟踪问题。 6. **相机标定与3D重建**（calib3d）：此模块用于相机的内参和外参标定，以及基于多个视图的3D重建。这对于AR应用、机器人导航等领域非常关键。 7. **其他模块**：OpenCV还包括其他功能，如机器学习（ml）、对象识别（objdetect）等，为更广泛的计算机视觉应用提供支持。 OpenCV2.3.1版本的更新，尤其是ORB算法的加入，显著提升了其在特征检测和描述方面的性能，使得开发者能够更加高效地解决各种计算机视觉问题。无论是学术研究还是工业应用，OpenCV都是一个强大且广泛使用的工具。