„OpenCV“ yra atvirojo kodo kompiuterinė vizijos biblioteka, prieinama pagal BSD licenciją. Taigi jis yra nemokamas akademiniam ir komerciniam naudojimui. Biblioteka parašyta C ir C raidėmis++. Jis veikia „Linux“, „Windows“, „Mac OS“, „iOS“ ir „Android“. Jis turi C, C ++, Java, MATLAB ir Python sąsajas. „OpenCV“ turi daugiau nei 2500 optimizuotų algoritmų realiuoju laiku kompiuterio matymui.

„OpenCV“ bendruomenės tikslas yra sukurti kompiuterio vizijos infrastruktūrą, kuri kūrėjams sudarytų sąlygas palyginti lengvai kurti sudėtingas programas. Biblioteka skirta skaičiavimų efektyvumui realiojo laiko programoms. Taigi jis plačiai naudojamas veido atpažinimo, gestų atpažinimo, medicininio vaizdavimo, žmogaus ir kompiuterio sąveikos, judesio stebėjimo, saugumo stebėjimo, robotikos, fotoaparato valdymo ir kitose srityse.

Be kompiuterinio matymo komponentų, „OpenCV“ taip pat palaiko bendrosios paskirties mašinų mokymąsi. Mašinų mokymasis (ML) yra svarbi kompiuterio regėjimo problemų technologija. Taigi ML biblioteka daro „OpenCV“ patrauklesnę kompiuterio vizijos kūrėjams.

„Computer Vision“ ir „OpenCV“

Kompiuterinė vizija buvo sukurta siekiant pakartoti žmogaus regėjimo galimybes. Jis naudoja algoritmus, kad paverstų vaizdus paverstų duomenimis ir palengvintų realaus pasaulio regėjimo problemų suvokimą.

Žmogaus regėjimo atveju mūsų akys veikia kaip įvesties įtaisai. Tada mūsų smegenys dalija vaizdo srautus į kelis kanalus apdorojimui. Be vaizdinių duomenų, žmogaus smegenys taip pat atsižvelgia į kitus jutiminius duomenis ir naudoja juos erdviniam gyliui suprasti. Tai suteikia žmogaus smegenims galimybę suprasti trimatę erdvę.

Kai renkame duomenis per kameras, matome dvimatį pasaulio vaizdą. Kompiuterinio regėjimo algoritmai ima dviejų matmenų vaizdus ir naudoja matematines savybes, kad išsiaiškintų trimačius vaizdus. Tai nepaprastai sunku išspręsti problemą.

Be to, kompiuterinė vizija dažnai naudoja kitą kontekstinę informaciją, kad įveiktų dvimatių vaizdų apribojimus. Atsižvelgiama į tokią informaciją kaip spalva, ryškumas ar kontrastas. Pvz., Jei objektų atpažinimo algoritmas ieško medžio lentelės, jis gali saugiai pašalinti visas su medžiu nesusijusias spalvas iš įvesties vaizdų. Be to, kompiuterio regėjimo algoritmai pašalina triukšmą įvesties duomenyse.

„OpenCV“ biblioteka sukurta tam, kad būtų lengviau įgyvendinti kompiuterio matymo algoritmus. Tai tvarko skaičiavimo sudėtingumą, kad kūrėjai galėtų sutelkti dėmesį į aukšto lygio užduotis.

„OpenCV“ istorija

1999 m. „OpenCV“ pradėjo veikti „Intel“ kaip iniciatyva plėtoti intensyvias procesorius naudojančias programas. Tuo metu „Intel“ dirbęs Gary Bradskis pastebėjo, kad „MIT Media Lab“ studentai dalijasi bibliotekomis, kad gautų pažangą kompiuterio vizijos programose. Tai įkvėpė idėją sukurti kompiuterio matymo infrastruktūrą, kurią būtų galima lengvai naudoti.

Iš „Intel“ „OpenCV“ projektas persikėlė į „Willow Garage“, robotikos tyrimų laboratoriją ir technologijų inkubatorių, esantį Menlo parke, Kalifornijoje. Šiuo metu „OpenCV“ atvirojo kodo projektą palaiko „Itseez“, pritaikyta kompiuterinės vizijos programinės įrangos kūrimo ir konsultavimo įmonė.

1 „OpenCV“ versija.0 buvo išleistas 2006 m. Kita pagrindinė versija 2.0.0 atsirado 2009 m. Dabartinė pagrindinė versija 3.0.0 buvo išleistas 2015 m. Naujausia versija iki šiol yra „OpenCV 3“.3.0.

Naudojant „OpenCV“

Biblioteka įgijo populiarumą tarp mokslininkų ir akademikų. Jis dažnai naudojamas kaip kompiuterio regėjimo mokymo priemonė. Tačiau „OpenCV“ yra pakankamai tvirta, kad galėtų išspręsti realaus pasaulio problemas.

„OpenCV“ galite naudoti nekomerciniams ir komerciniams produktams. Jį naudoja tokie pramonės gigantai kaip „Google“, „Yahoo“, „Microsoft“, „Intel“, „IBM“, „Sony“, „Honda“ ir „Toyota“. Pagrindinių universitetų, tokių kaip MIT, CMU, Stanfordas ir Kembridžas, tyrimų institutai teikia paramą bibliotekai. „OpenCV Yahoo Group“ visame pasaulyje yra 50 000 narių.

„OpenCV“ diegimas

Norėdamas parodyti „OpenCV“ diegimą, naudosiu „Ubuntu 17“.10 ir atliks diegimą į naują docker vaizdą, kad įsitikintumėte, jog „OpenCV dev“ aplinkoje nėra prieštaringų paketų.  Čia yra mano komandų eilutė, skirta „Docker“ nustatymui:

dokininkas traukia ubuntu
„Docker run“ - tai 00fd29ccc6f1 bash
apt-get atnaujinimas

Puiku, dabar jūs turite naują aplinką, įdiekime keletą reikalingų priklausomybių, kad aplinka būtų tinkama naudoti.

apt-get install wget cmake g ++ išpakuokite „vim“

Tada mums reikia „OpenCV“ šaltinio kodo. Čia galite gauti šaltinio kodą iš svetainės ir įsitikinti, kad atsisiuntėte naujausią versiją.  Išpakuokite jį, tada sukurkite „CMake“ sistemos sukūrimo katalogą ir įveskite katalogą:

wget https: // github.com / opencv / opencv / archive / 3.3.1.užtrauktukas
CD „opencv-3“.3.1
mkdir statyti
kompaktinis diskas

Tada galime sukurti biblioteką ir įdiegti ją į sistemos kelią doko vaizde.  Jei nenaudojate „Docker“, turėsite nuspręsti dėl savo sukūrimo priešdėlio, tačiau naudojant specialų „Docker“ vaizdą visa tai labai paprasta, kaip parodyta žemiau:

cmake…
padaryti
padaryti įdiegti

Norėdami įsitikinti, kad sukūrimas ir diegimas buvo sėkmingas, galite parašyti nereikšmingą C ++ bandymo programą, kurioje yra „OpenCV“ biblioteka, ir tada ją paleisti.  Štai kodo pavyzdys, kurį galite naudoti norėdami patikrinti savo diegimą:

#include "opencv2 / core / core.hpp "
# įtraukti
int main ()

cv :: Point2f p (4, 5);
std :: cout << "Point output: " << p << std::endl;
grąžinti 0;

Galite kurti ir paleisti taip:

root @ 6d6b443fced: ~ / src # g ++ testas.cpp -o testas
root @ 6d6b443fced: ~ / src # ./ testas
Taškų išvestis: [4, 5]

Sveikiname dirbant, darbas atliktas.

Tolesni žingsniai

„OpenCV“ veido atpažinimas

Nuorodos:

• https: // atidarymas.org /
• https: // atidarymas.org / apie.HTML
• https: // docs.atidarymas.org / 3.3.1 / d1 / dfb / intro.HTML
• https: // lt.vikipedija.org / wiki / OpenCV