為了更全面的瞭解OpenCV，首先需要了解OpenCV的整體模組架構，對每個模組的功能有個初步認識，之後才能在後續的學習中知道每個功能函數出自於哪個模組，在原有功能的基礎上進行調整與改進。本節將帶讀者瞭解OpenCV 4.1的模組架構，介紹每個模組的主要功能。

開啟OpenCV 4.1的資料夾，在“...\opencv\build\include”資料夾中只有一個名為opencv2的資料夾。這裡需要再次重點說明，在OpenCV 4之前的版本中，該資料夾下有opencv和opencv2兩個資料夾，而在OpenCV 4中將兩者整合成opencv2一個資料夾。開啟opencv2資料夾就可以看到OpenCV 4.1的模組架構，如圖1-20所示。

圖1-20 OpenCV 4.1的模組架構

這些模組有的經過多個版本的更新已較為完善，包含了較多的功能；有的模組還在逐漸的發展中，包含的功能相對較少。接下來將按照資料夾的順序介紹模組的功能。

【calib3d】——這個模組名稱是由calibration（校準）和3D這兩個單詞的縮寫組合而成，透過名字我們可以知道，模組主要包含相機標定與立體視覺等功能，例如物體位姿估計、三維重建、攝像頭標定等。

【core】——核心功能模組，模組主要包含 OpenCV 庫的基礎結構以及基本操作，例如OpenCV基本資料結構、繪圖函式、陣列操作相關函式、動態資料結構等。

【dnn】——深度學習模組，這個模組是OpenCV 4版本的一個特色，其主要包括構建神經網路、載入序列化網路模型等。但是該模組目前僅適用於正向傳遞計算（測試網路），原則上不支援反向計算（訓練網路）。

【features2d】——這個模組名稱是由features（特徵）和2D這兩個單詞的縮寫組合而成，其功能主要為處理影象特徵點，例如特徵檢測、描述與匹配等。

【flann】——這個模組名稱是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（快速近似最近鄰庫）的縮寫，這個模組是高維的近似近鄰快速搜尋演算法庫，主要包含快速近似最近鄰搜尋與聚類等。

【gapi】——這個模組是OpenCV 4.0中新增加的模組，旨在加速常規的影象處理，與其他模組相比，這個模組主要充當框架而不是某些特定的計算機視覺演算法。

【highgui】——高層GUI圖形使用者介面，包含建立和操作顯示影象的視窗、處理滑鼠事件以及鍵盤命令、提供圖形互動視覺化介面等。

【imgcodecs】——影象檔案讀取與儲存模組，主要用於影象檔案讀取與儲存。

【imgproc】——這個模組名稱是由image（影象）和process（處理）兩個單詞的縮寫組和而成，是重要的影象處理模組，其主要包括影象濾波、幾何變換、直方圖、特徵檢測與目標檢測等。

【ml】——機器學習模組，主要為統計分類、迴歸和資料聚類等。

【objdetect】——目標檢測模組，主要用於影象目標檢測，例如檢測Haar特徵。

【photo】——計算攝影模組，主要包含影象修復和去噪等。

【stitching】——影象拼接模組，主要包含特徵點尋找與匹配影象、估計旋轉、自動校準、接縫估計等影象拼接過程的相關內容。

【video】——影片分析模組，主要包含運動估計、背景分離、物件跟蹤等影片處理相關內容。

【videoio】——影片輸入輸出模組，主要用於讀取與寫入影片或者影象序列。

透過對OpenCV 4.1的模組構架的介紹，相信讀者已經對OpenCV 4.1整體架構有了一定的瞭解。其實簡單來說OpenCV就是將眾多影象處理模組整合在一起的軟體開發包（Software Development Kit，SDK），其自身並不複雜，只要透過學習都可以輕鬆掌握其使用方式。