Phenquestions
OpenCV je knižnica počítačového videnia s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá je k dispozícii na základe licencie BSD. Je teda zadarmo pre akademické a komerčné použitie. Knižnica je napísaná v jazykoch C a C++. Funguje na systémoch Linux, Windows, Mac OS, iOS a Android. Má rozhrania C, C ++, Java, MATLAB a Python. OpenCV má viac ako 2 500 optimalizovaných algoritmov pre počítačové videnie v reálnom čase.
Cieľom komunity OpenCV je vytvoriť infraštruktúru počítačového videnia, ktorá vývojárom umožní relatívne ľahko vytvárať komplexné aplikácie. Knižnica je navrhnutá pre výpočtovú efektívnosť pre aplikácie v reálnom čase. Má teda široké spektrum použití v oblasti rozpoznávania tváre, rozpoznávania gest, lekárskeho zobrazovania, interakcie človeka s počítačom, sledovania pohybu, monitorovania bezpečnosti, robotiky, ovládania kamery a ďalších.
Okrem komponentov počítačového videnia má OpenCV tiež podporu pre strojové učenie pre všeobecné účely. Strojové učenie (ML) je dôležitá technológia pre problémy s počítačovým videním. Knižnica ML teda robí OpenCV atraktívnejším pre vývojárov počítačového videnia.
Počítačové videnie a OpenCV
Počítačové videnie bolo vytvorené s cieľom replikovať schopnosti ľudského videnia. Používa algoritmy na transformáciu zachytených obrázkov na údaje a uľahčuje pochopenie problémov so zrakom v reálnom svete.
V prípade ľudského videnia pracujú naše oči ako vstupné zariadenia. Potom náš mozog rozdelí obrazové toky na viac kanálov na spracovanie. Okrem vizuálnych údajov ľudský mozog berie do úvahy aj ďalšie senzorické údaje a využíva ich na pochopenie priestorovej hĺbky. Dáva ľudským mozgom schopnosť porozumieť trojrozmernému priestoru.
Keď zhromažďujeme údaje prostredníctvom kamier, získame dvojrozmerný pohľad na svet. Algoritmy počítačového videnia zachytávajú dvojrozmerné obrázky a na zistenie trojrozmerných zobrazení používajú matematické vlastnosti. Je to nesmierne ťažký problém vyriešiť.
Počítačové videnie tiež často využíva ďalšie kontextové informácie na prekonanie obmedzení dvojrozmerných obrazov. Berie do úvahy informácie ako farba, jas alebo kontrast. Ak napríklad algoritmus rozpoznávania objektov hľadá tabuľku dreva, môže bezpečne vylúčiť zo vstupných obrázkov akékoľvek farby nesúvisiace s drevom. Algoritmy počítačového videnia tiež eliminujú šum vo vstupných dátach.
Knižnica OpenCV je navrhnutá tak, aby uľahčila implementáciu algoritmov počítačového videnia. Zaoberá sa výpočtovou zložitosťou, aby sa vývojári mohli sústrediť na úlohy na vysokej úrovni.
História OpenCV
V roku 1999 začal OpenCV v spoločnosti Intel ako iniciatíva zameraná na pokrok v aplikáciách náročných na procesor. Gary Bradski, ktorý v tom čase pracoval v spoločnosti Intel, si všimol, že študenti v MIT Media Lab zdieľali knižnice, aby získali náskok v aplikáciách počítačového videnia. To inšpirovalo myšlienku vybudovania infraštruktúry počítačového videnia, ktorá sa dá ľahko použiť.
Od spoločnosti Intel sa projekt OpenCV presunul do Willow Garage, robotického výskumného laboratória a technologického inkubátora so sídlom v Menlo Park v Kalifornii. V súčasnosti projekt OpenCV s otvoreným zdrojovým kódom udržiava spoločnosť Itseez, prispôsobená spoločnosť pre vývoj softvéru a poradenstvo v oblasti počítačového videnia.
OpenCV verzia 1.0 vyšlo v roku 2006. Ďalšia hlavná verzia 2.0.0 prišlo v roku 2009. Aktuálna hlavná verzia 3.0.0 vyšlo v roku 2015. Najnovšou najnovšou verziou je OpenCV 3.3.0.
Pomocou OpenCV
Knižnica si získala popularitu medzi vedcami a akademickými pracovníkmi. Často sa používa ako učebný nástroj počítačového videnia. OpenCV je však dostatočne robustný na to, aby podporil problémy v reálnom svete.
OpenCV môžete použiť na nekomerčné a komerčné produkty. Používajú ho priemyselní giganti ako Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda a Toyota. Podporu knižnici poskytujú výskumné ústavy na popredných univerzitách, ako sú MIT, CMU, Stanford a Cambridge. Skupina OpenCV Yahoo Group má po celom svete 50 000 členov.
Inštaluje sa OpenCV
Na demonštráciu inštalácie OpenCV použijem Ubuntu 17.10 a vykoná inštaláciu do nového obrazu ukotvenia, aby sa zabezpečilo, že neexistujú žiadne konfliktné balíky pre prostredie OpenCV dev. Tu je môj príkazový riadok pre nastavenie dockeru:
docker vytiahnuť ubuntudocker run -it 00fd29ccc6f1 bash
aktualizácia apt-get
Dobre, teraz máte čerstvé prostredie. Nainštalujte si niektoré požadované závislosti, aby bolo prostredie použiteľné.
apt-get nainštalovať wget cmake g ++ unzip vimĎalej potrebujeme zdrojový kód OpenCV. Zdrojový kód môžete získať z webovej stránky tu. Nezabudnite si stiahnuť najnovšiu verziu. Rozbaľte ho a potom vytvorte adresár zostavenia pre systém CMake a zadajte adresár:
wget https: // github.com / opencv / opencv / archive / 3.3.1.PSČcd opencv-3.3.1
mkdir stavať
cd build
Ďalej môžeme postaviť knižnicu a nainštalovať ju do systémovej cesty na obrázku ukotvenia. Ak nepoužívate ukotviteľný panel, budete sa musieť rozhodnúť pre svoju predponu zostavenia, ale použitie vyhradeného obrázka ukotvenia umožňuje toto všetko veľmi jednoducho, ako je uvedené nižšie:
cmake ..urobiť
vykonať inštaláciu
Na overenie, či bolo zostavenie a inštalácia úspešná, napíšeme triviálny testovací program C ++, ktorý obsahuje knižnicu OpenCV, a potom ho spustíme. Tu je ukážkový kód, ktorý môžete použiť na otestovanie svojej inštalácie:
#include „opencv2 / jadro / jadro.hpp "#include
int main ()
cv :: Point2f p (4, 5);
std :: cout << "Point output: " << p << std::endl;
návrat 0;
Môžete ho vytvoriť a spustiť takto:
root @ 6d6b443afced: ~ / src # g ++ test.cpp -o testroot @ 6d6b443afced: ~ / src # ./ test
Bodový výstup: [4, 5]
Gratulujeme za prácu, práca je hotová.
Ďalšie kroky
OpenCV rozpoznávanie tváre
Referencie:
- https: // opencv.org /
- https: // opencv.org / o.html
- https: // dokumenty.opencv.org / 3.3.1 / d1 / dfb / úvod.html
- https: // en.wikipedia.org / wiki / OpenCV
