从官网上下载Opencv4.3.0版本的Sources，我们可以在modules文件夹中看到各模块
calib3d
其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。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信息的重建等等。
core
核心功能模块，包含以下内容：
- OpenCV基本数据结构
- 动态数据结构
- 绘图函数
- 数组操作相关函数
- 辅助功能与系统函数和宏
- 与OpenGL的互操作
dnn
只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架
features2d
2D功能模块，包含以下内容：
特征检测和描述
特征检测器（Feature Detectors）通用接口
描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口
描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口
通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
flann
Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：
快速近似最近邻搜索
聚类
gapi
Graph API,即Graph API,高效图像处理
highgui
-高层gui图形用户界面（high GUI），包含：
媒体的I / O输入输出
视频捕捉
图像和视频的编码解码
图形交互界面的接口等内容
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数imgcodecs
图像处理模块，包含以下内容：
线性和非线性的图像滤波
图像的几何变换
其它（Miscellaneous）图像转换
直方图相关
结构分析和形状描述
运动分析和对象跟踪
特征检测
目标检测等内容imgproc
图像处理模块，包含以下内容：
线性和非线性的图像滤波
图像的几何变换
其它（Miscellaneous）图像转换
直方图相关
结构分析和形状描述
运动分析和对象跟踪
特征检测
目标检测等内容ml
机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：
统计模型 （Statistical Models）
一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）
K-近邻 （K-NearestNeighbors）
支持向量机 （Support Vector Machines）
决策树 （Decision Trees）
提升（Boosting）
梯度提高树（Gradient Boosted Trees）
随机树 （Random Trees）
超随机树 （Extremely randomized trees）
期望最大化 （Expectation Maximization）
神经网络 （Neural Networks）
MLDataobjdetect
目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。
photo
omputational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分
stitching
images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：
拼接流水线
特点寻找和匹配图像
估计旋转
自动校准
图片歪斜
接缝估测
曝光补偿
图片混合ts
opencv测试相关代码
video
视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容。
videoio
视频捕捉和视频编解码器
world
将所有模块的库文件合并成一个大的库文件,在链接时候会方便一点
