opencv3.x 代碼結構
OpenCV 3.x 與之前版本的不同
1）以C++ 風格API爲主，C 風格的API 最終可能會取消。
2）C++ API 更加簡潔，引入很多C++面向對象的特性
3） 算法都將繼承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模塊分類細化，意義和功能明顯。
源代碼結構
1）3rdparty/，OpenCV 依賴的第三方庫，比如：ffmpeg，jpg、png、tiff等。
2）apps/，包含進行 haar 分類器訓練的工具，opencv 進行人臉檢測便是基於 haar 分類器。
3）cmake/，OpenCV工程編譯需要的cmake相關文件，用於智能搜索第三方庫。
4）include/，工程頭文件。其中，C 語言風格的API在opencv 子文件夾中 ，opencv2 子文件中有一個 opencv.hpp 文件， cv2.x和cv3.x推薦使用。
5）modules/，功能模塊核心代碼。
6）platforms/，交叉編譯所需的工具鏈及額外的代碼。
7）samples/，OpenCV的使用範例
8）data/， opencv 庫以及範例中用到的資源文件，例如人臉檢測的模型數據文件等。
9）doc/，編譯生成文檔所需文件及輔助腳本。
非GPU相關模塊
1）androidcamera/，android平臺相機設備相關接口。
2）core/，核心模塊，定義基本的數據結構，例如：Mat 類、XML 讀寫、opengl三維渲染等。
3）imgproc/，含圖像濾波、集合圖像變換、直方圖計算、形狀描述子等功能。
4）imgcodec/，各種格式的圖片的讀寫。
5）highgui/，高級圖形界面及與 QT 框架的整合。
6）video/，視頻分析相關模塊。包括背景提取、光流跟蹤、卡爾曼濾波等。
7）videoio/，視頻文件讀寫讀寫相關，包含攝像頭、Kinect 等的輸入。
8）calib3d/，相機標定及三維重建相關。相機標定用於消除廣角相機畫面畸變。三維重建，例如，在雙目視覺（立體視覺）中，基於兩個標定的攝像頭觀察同一個場景，計算兩幅畫面中的相關性來估算像素的深度。
9）features2d/， 2D 特徵值檢測的框架。包含各種特徵值檢測器及描述子，例如 FAST、MSER、OBRB、BRISK等。各類特徵值擁有統一的算法接口，因此在不影響程序邏輯的情況下可以進行替換。
10）objdetect/，物體檢測模塊。包括haar分類器、SVM檢測器及文字檢測。
11） ml/，機器學習相關。包括統計模型、K最近鄰、支持向量機、決策樹、神經網絡等經典的機器學習算法。
12）flann/，多維空間內聚類及搜索近似最近鄰的算法。
13）photo/，計算攝影學。包括圖像修補、去噪、HDR成像、非真實感渲染等。可實現類似Photoshop高級功能。
14）stitching/，圖像拼接，全景製作。
15）nonfree/，有專利的算法。如：SIFT和SURF。
16）shape/，形狀匹配相關模塊。用於描述形狀、比較形狀。
17）softcascade/，Soft Cascade 分類器物體檢測算法，含檢測和訓練模塊。
18）superres/，超分辨率相關，增強圖像的分辨率。
19）videostab/，視頻消除抖動相關，例如，用於解決相機移動時拍攝的視頻不穩定問題。
20）viz/，三維可視化模塊。一個簡單的三維可視化引擎，有各種UI控件和鍵盤、鼠標交互方式，底層實現基於 VTK 庫。
GPU相關模塊
模塊的名稱以 cuda 爲開始，cuda 是顯卡製造商 NVIDIA 推出的通用計算語言，cv3中有大量的模塊已基於cuda實現。
1）cuda/，CUDA-加速的計算機視覺算法，包括數據結構 cuda::GpuMat、 基於cuda的相機標定及三維重建等。
2）cudaarithm/，CUDA-加速的矩陣運算模塊。
3）cudabgsegm/，CUDA-加速的背景分割模塊，通常用於視頻監控。
4）cudacodec/，CUDA-加速的視頻編碼與解碼。
5）cudafeatures2d/，CUDA-加速的特徵檢測與描述模塊，與features2d/模塊功能類似。
6）cudafilters/，CUDA-加速的圖像濾波。
7）cudaimgproc/，CUDA-加速的圖像處理算法，包含直方圖計算、霍夫變換等。
8）cudaoptflow/，CUDA-加速的光流檢測算法。
9）cudastereo/，CUDA-加速的立體視覺匹配算法。
10）cudawarping/，實現了 CUDA-加速的快速圖像變換，包括透視變換、旋轉、改變尺寸等。
11）cudaev/，實現 CUDA 版本的核心功能，類似 core/ 模塊中的基礎算法。
opencv4.0alpha最新消息
opencv4.0alpha即將發佈，在4.0alpha版本中增加了對神經網絡的更多支持，增加了二維碼的檢測與解碼的完整方案，增加了對SSE-4，AVX2和NEON的優化，此外4.0alpha版採用c++11，編譯器需要能夠支持c++11才行，循環可以採用parallel_for等lambda函數，parallel_for可以使用std::threads後端作爲並行計算方案。在4.0gold版本將全面刪除對opencv1.x中的c接口的支持。
參考文獻
1）http://blog.csdn.net/zkl99999/article/details/48676487
2）https://docs.opencv.org/4.0.0-alpha/
3）https://opencv.org/opencv-4-0-0-alpha.html