OpenCV

OpenCV (англ. Open Source Computer Vision Library, библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков[2]. Может свободно использоваться в академических и коммерческих целях — распространяется в условиях лицензии BSD.

OpenCV
Тип компьютерное зрение
Автор Intel Corporation, Willow Garage Inc., Itseez Ltd.
Разработчик Itseez
Написана на C++, Java, Python
Операционная система Linux, Mac OS X, iOS, Android и др. UNIX-подобные, Windows
Первый выпуск 2006
Последняя версия 4.4.0 (Июль 2020[1])
Состояние активное
Лицензия BSD
Сайт opencv.org
 Медиафайлы на Викискладе

Второй крупный апдейт OpenCV был выпущен в октябре 2009 года. OpenCV 2 включает в себя серьезные изменения в интерфейсе C++, направленные на упрощение, улучшение безопасности, введение новых функций и увеличение производительности (особенно для многоядерных систем). Официальные релизы теперь выпускаются каждые шесть месяцев[3], а разработка ведется независимой российской командой при поддержке коммерческих корпораций.[4]

Применение
  • Для утверждения общего стандартного интерфейса компьютерного зрения для приложений в этой области. Для способствования росту числа таких приложений и создания новых моделей использования PC.
  • Сделать платформы Intel привлекательными для разработчиков таких приложений за счёт дополнительного ускорения OpenCV с помощью Intel® Performance Libraries (Сейчас включают IPP (низкоуровневые библиотеки для обработки сигналов, изображений, а также медиа-кодеки) и MKL (специальная версия LAPACK и FFTPack)). OpenCV способна автоматически обнаруживать присутствие IPP и MKL и использовать их для ускорения обработки.

Поддерживаемые платформы и инструменты

Сами библиотеки:

  • Microsoft Windows: компиляторы Microsoft Visual C++ (6.0, .NET 2003), Intel Compiler, Borland C++, Mingw (GCC 3.x).
  • Windows RT: портирован на ARM компанией Itseez[5].
  • Linux: GCC (2.9x, 3.x), Intel Compiler: «./configure-make-make install», RPM (spec файл включен в поставку).
  • Mac OS X: GCC (3.x, 4.x).
  • Android.
  • iOS.
  • Используются C и «облегченный» C++. Прагмы и условная компиляция используются очень ограниченно.

Средства GUI, захват видео:

Документация: статический HTML, PDF.

Основные модули

В версии 2.2 библиотека была реорганизована. Вместо универсальных модулей cxcore, cvaux, highGUI и других было создано несколько компактных модулей с более узкой специализацией:

  • opencv_core — основная функциональность. Включает в себя базовые структуры, вычисления (математические функции, генераторы случайных чисел) и линейную алгебру, DFT, DCT, ввод/вывод для XML и YAML и т. д.
  • opencv_imgproc — обработка изображений (фильтрация, геометрические преобразования, преобразование цветовых пространств и т. д.).
  • opencv_highgui — простой UI, ввод/вывод изображений и видео.
  • opencv_ml — модели машинного обучения (SVM, деревья решений, обучение со стимулированием и т. д.).
  • opencv_features2d — распознавание и описание плоских примитивов (SURF, FAST и другие, включая специализированный фреймворк).
  • opencv_video — анализ движения и отслеживание объектов (оптический поток, шаблоны движения, устранение фона).
  • opencv_objdetect — обнаружение объектов на изображении (нахождение лиц с помощью алгоритма Виолы-Джонса, распознавание людей HOG и т. д.).
  • opencv_calib3d — калибровка камеры, поиск стерео-соответствия и элементы обработки трёхмерных данных.
  • opencv_flann — библиотека быстрого поиска ближайших соседей (FLANN 1.5) и обертки OpenCV.
  • opencv_contrib — сопутствующий код, ещё не готовый для применения.
  • opencv_legacy — устаревший код, сохранённый ради обратной совместимости.
  • opencv_gpu — ускорение некоторых функций OpenCV за счет CUDA, создан при поддержке NVidia.

Язык программирования

OpenCV написан на C++, как и его основной интерфейс, но с частичным использованием интерфейса C. Все новые разработки и алгоритмы появляются в интерфейсе C++. Поддерживается Python, Java и MATLAB/OCTAVE (например, методы OpenCV cv.line[6], OpenCV cv2.cvtcolor[7], OpenCV cv2.circle[8]). API для этих интерфейсов можно найти в онлайн-документации[9].

Примечания
  1. Releases
  2. Bradsky G., Kaehler A. Learning OpenCV — O’Reilly, 2008. — C. 1 — ISBN 978-0-596-51613-0
  3. OpenCV change logs: http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog Архивировано 15 января 2013 года.
  4. OpenCV Developer Site: http://code.opencv.org Архивировано 13 января 2013 года.
  5. Блог компании «Itseez» Как мы портировали OpenCV на WindowsRT Архивировано 8 февраля 2014 года.
  6. OpenCV cv.line (11 октября 2021).
  7. OpenCV cv2.cvtcolor (11 октября 2021).
  8. OpenCV cv2.circle (11 октября 2021).
  9. OpenCV modules (11 октября 2021).

Литература
  • Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3 = Learning OpenCV 3. — М.: ДМК-Пресс, 2017. — 826 с. — ISBN 978-5-97060-471-7.
  • Буэно, Суарес, Эспиноса. Обработка изображений с помощью OpenCV = Learning Image Processing with OpenCV. — М.: ДМК-Пресс, 2016. — 210 с. — ISBN 978-5-97060-387-1.
  • Прохоренок Н. OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение. — СПб.: БХВ-Петербург, 2018. — 320 с. — ISBN 978-5-9775-3955-5.

Ссылки
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.