注：本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0
一，一览图：
二，模块：
/* 基础库 */
1，opencv_core（链接） ，opencv最基础的库。包含exception，point，rect，size，slice，vector，matrix，image等数据结构，和相应的操作函数，已经一些基础算法；
2，opencv_highgui（链接），opencv关于UI以及IO的库。包含各GUI组件，基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库；
3，opencv_imgproc（链接），opencv图像处理库。包含各种图像处理算法；
/* 进阶库 */
4，opencv_ml（链接），该模块为opencv的机器学习(machine learning，ml)代码库；
5，opencv_nonfree（链接），顾名思义，这个模块不是free的，主要包含SIFT和SURF两个算法；
6，opencv_objdetect（链接），该库用于目标检测；
7，opencv_features2d（链接），该库用于2D特征检测，描述与匹配；
8，opencv_flann（链接），Fast Library for Approximate Nearest Neighbors (FLANN)算法库，最邻近算法；
9，opencv_bioinspired（链接），该库是基于仿生学的图像/视频处理库，目前包含模拟人类视网膜的算法；
/* 最新加入算法 */
10，opencv_contrib（链接），该库为最新加入opencv的算法；
/* 图像应用算法 */
11，opencv_photo（链接），该库用于数码照片的处理，处于发展中，目前包括照片去水印，去噪算法；
12，opencv_stitching（链接），该库用于图像拼接；
13，opencv_superres（链接），该库用于图像超分辨率重建，即通过算法提高原有图像的分辨率,利用一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像；
/* 视频应用算法 */
14，opencv_videostab（链接），该库用于视频的晃动稳定；
15，opencv_video（链接），该库用于视频相关的算法，如运动检测，目标追踪，背景分离等；
/* 3D应用算法 */
16，opencv_calib3d（链接），该库用于3D重建，姿态估计，摄像机标定；
/* 单元测试库 */
17，opencv_ts（链接），用于单元测试的测试库；
/* 并行加速 */
18，opencv_gpu*（链接），基于Gpu并行加速的算法库；
19，opencv_ocl（链接），基于OpenCL并行优化的代码库；
/* 废弃库，仅用于兼容性 */
20，opencv_legacy（链接），顾名思义，该模块是用于兼容以前的opencv代码而设立的。 如果你希望用最新的opencv代码和特性，请勿使用该模块；
注意：以上各个模块均有C和C++两个版本，部分模块含GPU版本。
三，测试：
1，tests accuracy
各个模块的单元测试，回归测试。
2，tests performance
各个模块的性能测试。
四，扩展：
1，bindings
提供对包括python在内的编程语言的绑定扩展，使得非C/C++程序员也能使用OpenCV。
五，程序：
1，applications
OpenCV自带的一些实用工具，包括haartraining训练等。
