写这篇文章时，我选择的OpenCV版本是2.4.8。尽管在前面的文章中编译了最新的OpenCV源码，但最新的可能不是稳定版本，写文章的话还是选择一个固定版本为好。在后面的文章中，如果发布了新版本，我会选择使用，总之，写文章时使用的都是最新的稳定版本。

首先应该了解OpenCV 1.x和OpenCV2.x是有很大差别的。OpenCV1.x使用的是C接口，需要手动管理内存，所有的函数都装到单一的库中，在使用时需要将整个巨大的OpenCV库都装入你的程序中。OpenCV2.x引入了新的C++接口，实现了自动内存管理，使用新的图像数据结构Mat代替了就得CvMat和IplImage，并且将功能进行分模块，所以OpenCV2.x是由很多模块组成的，这样在使用时只需要引入需要的库即可。

在写程序时，用到什么功能就需要包含进相应的头文件。所有的头文件都在/include/opencv2文件夹找到，这里列举一些比较重要的：

#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/flann/miniflann.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/photo/photo.hpp"
#include "opencv2/video/video.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"

如果不知道引入什么头文件，那么就使用

#include <opencv2\opencv.hpp>

下面简单介绍一下各个模块的作用：

• core：通过名字就可以看出它是核心模块，定义了基本的数据结构和算术函数；
• imgproc：该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等；
• video：该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪；
• highgui：视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口；
• calib3d：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；
• features2d：显著特征检测，描述，特征匹配；
• objdetect：物体检测和预定义好的分类器实例（比如人脸，眼睛，面部，人，车辆等等）；
• ml：机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等等）；；
• gpu：利用GPU对OpenCV模块进行加速算法；
• contrib：实现了多种目标跟踪算法，包括featuretracker、hybridtracker和detection_based_tracker等；

OpenCV所有的类和函数都在cv命名空间下，在使用时有2种方式。

1. 在include头文件之后使用using namespace cv

   #include "opencv2/core/core.hpp"
   using namespace cv;
   int main()
   {
   	Mat frame = cvQueryFrame(capture);
   	imshow("Video", frame);
   }

2. 在OpenCV类，函数，数据结构之前加上域操作符cv::

   #include "opencv2/core/core.hpp"
   
   int main()
   {
   	cv::Mat frame = cvQueryFrame(capture);
   	cv::imshow("Video", frame);
   }

本篇文章大体了解了一下OpenCV的组成，以及在使用时的一些简单的用法，稍微了解即可，下一篇文章说一下OpenCV最重要的数据结构Mat。