Перейти к содержанию

OpenCV

Эта статья находится на начальном уровне проработки, в одной из её версий выборочно используется текст из источника, распространяемого под свободной лицензией
Материал из энциклопедии Руниверсалис
OpenCV
Логотип программы 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 4.6.0 (Июнь 2022[1])
Состояние активное
Лицензия BSD
Сайт opencv.org

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.

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] В мае 2016 года Intel подписала соглашение о приобретении Itseez[5], ведущего разработчика OpenCV.[6]

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[7].
  • 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[англ.], 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[8], OpenCV cv2.cvtcolor[9], OpenCV cv2.circle[10]). API для этих интерфейсов можно найти в онлайн-документации[11].

Примечания

  1. ↑ Releases. Дата обращения: 20 сентября 2019. Архивировано 29 августа 2019 года.
  2. ↑ Bradsky G., Kaehler A. Learning OpenCV Архивная копия от 28 декабря 2008 на Wayback Machine — 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. ↑ Intel Acquires Computer Vision for IOT, Automotive (англ.) ?. Intel Newsroom. Дата обращения: 19 августа 2022.
  6. ↑ East-West Digital News. Intel acquires Russian computer vision company Itseez (англ.) ? (31 мая 2016). Дата обращения: 19 августа 2022.
  7. ↑ Блог компании «Itseez» Как мы портировали OpenCV на WindowsRT Архивировано 8 февраля 2014 года.
  8. ↑ OpenCV cv.line (11 октября 2021). Дата обращения: 12 октября 2021. Архивировано 27 октября 2021 года.
  9. ↑ OpenCV cv2.cvtcolor (11 октября 2021). Дата обращения: 12 октября 2021. Архивировано 27 октября 2021 года.
  10. ↑ OpenCV cv2.circle (11 октября 2021). Дата обращения: 12 октября 2021. Архивировано 27 октября 2021 года.
  11. ↑ OpenCV modules (11 октября 2021). Дата обращения: 12 октября 2021. Архивировано 19 октября 2021 года.

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

Источник — https://xn--h1ajim.xn--p1ai/index.php?title=OpenCV&oldid=3104046