OpenCV je odprtokodna knjižnica računalniškega vida, ki je na voljo pod licenco BSD. Torej je brezplačna za akademsko in komercialno uporabo. Knjižnica je napisana v C in C++. Deluje v sistemih Linux, Windows, Mac OS, iOS in Android. Ima vmesnike C, C ++, Java, MATLAB in Python. OpenCV ima več kot 2500 optimiziranih algoritmov za računalniški vid v realnem času.

Cilj skupnosti OpenCV je ustvariti infrastrukturo računalniškega vida, ki razvijalcem omogoča relativno enostavno ustvarjanje zapletenih aplikacij. Knjižnica je zasnovana za računalniško učinkovitost aplikacij v realnem času. Tako ima široko paleto uporab pri prepoznavanju obrazov, prepoznavanju kretenj, medicinskem slikanju, interakciji med človekom in računalnikom, sledenju gibanju, nadzoru varnosti, robotiki, nadzoru kamere in še več.

Poleg komponent računalniškega vida ima OpenCV tudi podporo za splošno uporabo strojnega učenja. Strojno učenje (ML) je pomembna tehnologija za težave z računalniškim vidom. Tako knjižnica ML naredi OpenCV privlačnejši za razvijalce računalniškega vida.

Computer Vision in OpenCV

Računalniški vid je bil ustvarjen z namenom ponoviti sposobnosti človeškega vida. Uporablja algoritme za pretvorbo zajetih slik v podatke in olajša razumevanje resničnih težav z vidom.

V primeru človeškega vida naše oči delujejo kot vhodne naprave. Nato naši možgani razdelijo slikovne tokove na več kanalov za obdelavo. Poleg vizualnih podatkov človeški možgani upoštevajo tudi druge senzorične podatke in jih uporabljajo za razumevanje prostorske globine. Človeškim možganom daje sposobnost razumevanja tridimenzionalnega prostora.

Ko podatke zbiramo s kamerami, dobimo dvodimenzionalni pogled na svet. Algoritmi računalniškega vida posnamejo dvodimenzionalne slike in z matematičnimi lastnostmi ugotovijo tridimenzionalne predstavitve. Izjemno težaven problem je rešiti.

Računalniški vid pogosto uporablja tudi druge kontekstualne informacije za premagovanje omejitev dvodimenzionalnih slik. Upošteva informacije, kot so barva, svetlost ali kontrast. Če na primer algoritem za prepoznavanje predmeta išče leseno tabelo, lahko na vhodnih slikah varno odstrani vse barve, ki niso povezane z lesom. Tudi algoritmi računalniškega vida odpravljajo šum v vhodnih podatkih.

Knjižnica OpenCV je zasnovana za lažje izvajanje algoritmov računalniškega vida. Obvladuje računsko zapletenost, tako da se lahko razvijalci osredotočijo na naloge na visoki ravni.

Zgodovina OpenCV

Leta 1999 je OpenCV pri Intelu začel kot pobuda za napredovanje CPU-intenzivnih aplikacij. Gary Bradski, ki je takrat delal v Intelu, je opazil, da si študentje MIT Media Lab delijo knjižnice, da bi lahko začeli uporabljati računalniške vizije. To je navdihnilo idejo za izgradnjo infrastrukture računalniškega vida, ki jo je mogoče enostavno uporabljati.

Iz Intela se je projekt OpenCV preselil v Willow Garage, laboratorij za robotiko in tehnološki inkubator s sedežem v Menlo Parku v Kaliforniji. Trenutno odprtokodni projekt OpenCV vzdržuje Itseez, prilagojeno podjetje za razvoj in svetovanje pri razvoju programske opreme za računalniški vid.

Različica OpenCV 1.0 je izšel leta 2006. Naslednja glavna različica 2.0.0 je prišlo leta 2009. Trenutna glavna različica 3.0.0 je izšel leta 2015. Najnovejša dosedanja različica je OpenCV 3.3.0.

Uporaba OpenCV

Knjižnica je postala priljubljena med znanstveniki in akademiki. Pogosto se uporablja kot učno orodje za računalniški vid. Toda OpenCV je dovolj močan, da podpira resnične težave.

OpenCV lahko uporabljate za nekomercialne in komercialne izdelke. Uporabljajo ga industrijski velikani, kot so Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda in Toyota. Raziskovalni inštituti na vodilnih univerzah, kot so MIT, CMU, Stanford in Cambridge, nudijo podporo knjižnici. Skupina OpenCV Yahoo ima po vsem svetu 50.000 članov.

Namestitev OpenCV

Za predstavitev namestitve OpenCV bom uporabil Ubuntu 17.10 in bo izvedel namestitev v novo sliko dockerja, da se prepriča, da ni nobenih nasprotujočih si paketov za okolje za razvoj OpenCV. Tu je moja ukazna vrstica za nastavitev dockerja:

docker vleči ubuntu
zagon docker -it 00fd29ccc6f1 bash
apt-get posodobitev

V redu, zdaj imate novo okolje, namestite nekaj potrebnih odvisnosti, da bo okolje uporabno.

apt-get install wget cmake g ++ unzip vim

Nato potrebujemo izvorno kodo OpenCV. Izvorno kodo lahko dobite s spletnega mesta tukaj in si zagotovite, da ste prenesli najnovejšo različico. Razpakirajte ga in nato ustvarite imenik gradnje za sistem CMake in vnesite imenik:

wget https: // github.com / opencv / opencv / archive / 3.3.1.zadrgo
cd opencv-3.3.1
graditi mkdir
cd graditi

Nato lahko zgradimo knjižnico in jo namestimo v sistemsko pot na sliki dockerja. Če ne uporabljate dockerja, se boste morali odločiti za svojo predpono gradnje, vendar uporaba posebne namenske slike dockerja naredi vse to zelo preprosto, kot je prikazano spodaj:

cmake ..
naredite
namestite

Če želimo preveriti, ali sta bila zgradba in namestitev uspešna, napišite trivialni testni program C ++, ki vključuje knjižnico OpenCV, in ga nato zaženite. Tu je vzorčna koda, s katero lahko preizkusite namestitev:

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

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

Lahko ga sestavite in zaženete tako:

root @ 6d6b443afced: ~ / src # g ++ test.cpp -o test
root @ 6d6b443afced: ~ / src # ./ test
Izhodna točka: [4, 5]

Čestitamo za njegovo delo, delo je končano.

Naslednji koraki

Prepoznavanje obrazov OpenCV

Reference:

https: // opencv.org /
https: // opencv.org / about.html
https: // docs.opencv.org / 3.3.1 / d1 / dfb / uvod.html
https: // en.wikipedia.org / wiki / OpenCV