OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。使用 OpenCV，我们可以进行图像处理、特征提取、目标检测和跟踪等多种计算机视觉任务。为了使用 OpenCV，我们需要将其源码编译为可执行文件。在编译时，我们可以选择一些模块，这些模块将决定我们在编译后可以使用哪些功能。

下面是一些常见的 OpenCV 模块及其用途：

1. core 模块：这是 OpenCV 的核心模块，提供了对图像和矩阵等基本数据结构的支持。核心模块中包含了图像的读取、保存和显示功能，以及矩阵运算和线性代数等基本操作。

2. imgproc 模块：这个模块提供了大量的图像处理功能，包括边缘检测、图像平滑、图像变换和几何变换等。imgproc 模块中的函数可以帮助我们对图像进行预处理，从而提高后续计算的效果。

3. highgui 模块：这个模块提供了图像和视频的读取、保存和显示功能。通过 highgui 模块，我们可以方便地从文件、摄像头或者其他设备中读取图像和视频，并将结果显示出来或保存到文件中。

4. video 模块：这个模块提供了视频分析和处理的功能。通过 video 模块，我们可以进行运动检测、光流计算、目标跟踪等视频分析任务。

5. features2d 模块：这个模块提供了图像特征提取和匹配的功能。通过 features2d 模块，我们可以在图像中提取关键点和特征描述子，并用于图像匹配、目标检测等任务。

6. objdetect 模块：这个模块提供了目标检测和识别的功能。通过 objdetect 模块，我们可以进行人脸检测、行人检测等任务，并在图像或视频中标记出检测到的目标。

7. ml 模块：这个模块提供了机器学习和统计模型的功能。通过 ml 模块，我们可以进行分类、回归、聚类等机器学习任务。

除了以上列出的常见模块，OpenCV 还包含了一些其他的模块，如文本识别模块（text）、深度学习模块（dnn）等。这些模块提供了更多的图像处理和计算机视觉功能，可以满足更多复杂任务的需求。

在编译 OpenCV 时，我们可以选择包含或排除特定的模块。这样可以根据实际需要，减小编译后的库文件大小，并且提高运行效率。同时，不需要的模块也不会占用额外的系统资源。

综上所述，通过 cmake 编译 OpenCV 源码后，我们可以根据需要选择所需的模块。这些模块包含了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以帮助我们完成各种复杂的图像处理任务。使用 OpenCV，我们可以轻松地实现图像处理、目标检测、跟踪和图像特征提取等计算机视觉任务。

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