1. 介绍
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
基于当前最新opencv-4.6.0-android-sdk 版进行的介绍。
2. SDK
主要介绍大功能和目录，一些Android Studio或者配置文件就不进行介绍了。
当我们解押SDK压缩包后，通常会见到两个目录：
- samples ：官方实例，各种功能模块的Demo，让我们可以了解相关API和功能的实现。
- sdk：openCV 核心SDK，我们主要通过该SDK来使用OpenCV 提供的功能。
2.1 samples 目录
OpenCV 提供的官方实例，每个独立的module模块代表了openCV的一种使用场景。我们可以通过导入到Android Studio中进行编译成App了解具体的功能作用。
- 15-puzzle：15个拼图实例，展示了如何通过OpenCV来实现一个简单的游戏。主要就是Imgproc绘制线条，文字以及响应触摸。
- camera-calibration：摄像机校准实例，通过calibrate（校准），设置calibration（标定），undistortion（不失真），comparison（比较）类型，实现摄像头的校准。
- color-blob-detection：斑点检测实例（色斑识别），介绍了选择一个色块后（触摸）然后openCV就会查找图片中对应颜色的轮廓，并用红色的细线进行框出。
- face-detection：人脸识别实例，识别摄像头中的人脸，并用矩形框标注。（精度并不是很好）
- image-manipulations：图像操作实例，例如：hist，canny，sobel，transform，resize，rectangle，canvertScaleAbs，cvtColor等api的使用。（上面api都是通过Core 或 Imgproc类进行调用）
- tutorial-1-camerapreview：相机预览实例，介绍了如何使用OpenCV实现相机调用和预览显示。
- turorial-2-mixedprocessing：混合处理实例，介绍了使用 Java 和 C++ 调用 OpenCV 来预处理相机预览帧的方法。
- tutorial-3-cameracontrol：摄像头控制实例，介绍了基于OpenCV实现摄像头的基本操作，可以更改相机预览分辨率，调用相机内置效果，拍摄和保存图片，等一些相机的操作。
都是一些实例Demo。我们可以通过上面的例子了解一下。
2.2 sdk 目录
整个库最重要的内容就是sdk库了。
- etc：各类模型文件存储地址，我们编译时不会编译到app中
- haarcascades：人脸检测的模型数据，harr特征训练的文件。
- lbpcascades：人脸检测的模型数据，lbp特征训练的文件。
- licenses：存放opencv的各种开源许可证，包括开源项目的版权声明，使用条件，免责声明等等。
- valgrind.supp：Valgrind内存泄漏检测工具配置文件。（我们使用SDK时并不会用上）
- valgrind_3rdparty.supp：针对3rdparty模块的内存泄漏检测工具配置文件。（我们使用SDK时并不会用上）
- java java版本api信息
- javadoc ：java API 帮助文档
- src/org.opencv 关键目录
- android：一些基于Android的配置，例如自定义JavaCamera2View，Util工具（Bitmap与mat互转），OpenCVLoader（so库初始化等等）
- calib3d：这个模块主要是相机定标校准和三维重建，立体视觉等功能。
- core：该模块包含 OpenCV 库的基础结构以及基本操作。例如Mat，Core（基础运算操作），MatOfPoint，Rect2d，Size类等。
- dnn：主要是深度神经网络模块。包括构建神经网络，加载序列化网络模型等。
- engine：主要是处理dnn的引擎映射（现在只是一个aidl接口）
- features2d：这个模块包含用于检测、描述以及匹配特征点的算法。也就是物体的2D特征。
- imgcodecs：这个模块主要包括各种图形的读写操作。
- imgproc：图像处理模块包含基本的图像转换，包括滤波以及类似的卷积操作。
- ml：主要是机器学习算法的实现，并且这些算法都能和 OpenCV 的数据类型自然交互。是一些视觉中最常用的传统机器学习算法
- objdetect：这个模块包含检测特定目标，比如人脸或者行人的算法。也可以训练检测器并用来检测其他物体。
- osgi：主要是加载OpenCV native库的。
- photo：这是一个相当新的模块，包含计算摄影学的一些函数工具。现在主要是处理图像修复和降噪等。
- utils：Converters 工具类，主要处理各类数据（Byte,Point,RotatedRect,MatOfByte，Double）添加到Mat中。或者多Mat合成一个Mat等。
- video：主要是对视频进行分析处理处理，例如运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理。
- videoio：主要包括视频的读写操作。
- libcxx_helper ：主要编译打包libc++_shared.so 这个库。
- native 原生代码
- 3rdparty：第三方库（OpenCV中使用的其他第三方库的静态库）
- jni：opencv jni层
- abi-xxxx:各类环境的cmake编译脚本。
- include：对应的java的代码，java代码对应的jni实现 （更多的在java层进行了介绍。这里再加上一些java层没有的包）
- flann：这个模块是高维的近似近邻快速搜索算法库，主要包含快速近似最近邻搜索与聚类等。
- gapi：在加速常规的图像处理，这个模块主要充当框架而不是某些特定的计算机视觉算法。
- highgui：高层GUI图形用户界面，包含创建和操作显示图像的窗口、处理鼠标事件以及键盘命令、提供图形交互可视化界面等等。
- libs：存放各种cpu类型的编译后的libopencv_java4.so动态库
- staticlibs：存储各类静态库 libopencv_xxx.a文件
大概的目录结构就是这样的了。
而我们普通使用OpenCV的话，接触更多的应该是Core类，Mat类和Imgproc类吧。
OpenCV 在更新迭代过程中，目录结构也随时会发生变化。可能会有新增或者减少。当弄明白了大部分的目录结构，新增或者减少的部分，对我们影响并不大。
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