OpenCV is een open source computer vision-bibliotheek die beschikbaar is onder de BSD-licentie. Het is dus gratis voor academisch en commercieel gebruik. De bibliotheek is geschreven in C en C++. Het draait op Linux, Windows, Mac OS, iOS en Android. Het heeft C-, C++-, Java-, MATLAB- en Python-interfaces. OpenCV heeft meer dan 2500 geoptimaliseerde algoritmen voor realtime computervisie.

Het doel van de OpenCV-gemeenschap is om een computervisie-infrastructuur te creëren waarmee ontwikkelaars relatief gemakkelijk complexe applicaties kunnen maken. De bibliotheek is ontworpen voor rekenefficiëntie voor realtime toepassingen. Het heeft dus een breed scala aan toepassingen in gezichtsherkenning, gebarenherkenning, medische beeldvorming, mens-computerinteractie, bewegingsregistratie, beveiligingsbewaking, robotica, camerabesturing en meer.

Naast de computervisiecomponenten biedt OpenCV ook ondersteuning voor machine learning voor algemene doeleinden. Machine learning (ML) is een belangrijke technologie voor computervisieproblemen. Dus de ML-bibliotheek maakt OpenCV aantrekkelijker voor ontwikkelaars van computervisie.

Computer Vision en OpenCV

Computervisie is gemaakt met het doel om de mogelijkheden van het menselijk gezichtsvermogen te repliceren. Het maakt gebruik van algoritmen om vastgelegde afbeeldingen om te zetten in gegevens en maakt het gemakkelijker om problemen met het gezichtsvermogen in de echte wereld te begrijpen.

In het geval van menselijk zicht werken onze ogen als invoerapparaten. Vervolgens verdelen onze hersenen de beeldstromen in meerdere kanalen voor verwerking. Naast visuele gegevens houdt het menselijk brein ook rekening met andere sensorische gegevens en gebruikt het deze om ruimtelijke diepte te begrijpen. Het geeft menselijke hersenen het vermogen om driedimensionale ruimte te begrijpen.

Wanneer we gegevens verzamelen via camera's, krijgen we een tweedimensionaal beeld van de wereld. Computer vision-algoritmen nemen de tweedimensionale afbeeldingen en gebruiken wiskundige eigenschappen om de driedimensionale representaties te achterhalen. Het is een extreem moeilijk probleem om op te lossen.

Ook gebruikt computervisie vaak andere contextuele informatie om de beperkingen van tweedimensionale afbeeldingen te overwinnen. Het houdt rekening met informatie zoals kleur, helderheid of contrast. Als een objectherkenningsalgoritme bijvoorbeeld op zoek is naar een houten tafel, kan het veilig alle niet-houtgerelateerde kleuren uit de invoerafbeeldingen verwijderen. Ook elimineren computer vision-algoritmen ruis in de invoergegevens.

De OpenCV-bibliotheek is ontworpen om de implementatie van computervisie-algoritmen gemakkelijker te maken. Het behandelt computationele complexiteit, zodat ontwikkelaars zich kunnen concentreren op taken op hoog niveau.

Geschiedenis van OpenCV

In 1999 begon OpenCV bij Intel als een initiatief om CPU-intensieve applicaties te verbeteren. Gary Bradski, die destijds bij Intel werkte, merkte op dat studenten van MIT Media Lab bibliotheken deelden om een voorsprong te krijgen in computervisietoepassingen. Dit inspireerde het idee om een computervisie-infrastructuur te bouwen die gemakkelijk kan worden gebruikt.

Van Intel verhuisde het OpenCV-project naar Willow Garage, een onderzoekslaboratorium en technologie-incubator voor robotica in Menlo Park, Californië. Momenteel wordt het OpenCV open source-project onderhouden door Itseez, een op maat gemaakt computervisie-softwareontwikkelings- en consultancybedrijf.

OpenCV-versie 1.0 werd uitgebracht in 2006. De volgende hoofdversie 2.0.0 kwam in 2009. De huidige hoofdversie 3.0.0 werd uitgebracht in 2015. De meest recente versie tot nu toe is OpenCV 3.3.0.

OpenCV gebruiken

De bibliotheek is populair geworden onder wetenschappers en academici. Het wordt vaak gebruikt als leermiddel voor computervisie. Maar OpenCV is robuust genoeg om echte problemen te ondersteunen.

U kunt OpenCV gebruiken voor niet-commerciële en commerciële producten. Het wordt gebruikt door industriereuzen zoals Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda en Toyota. Onderzoeksinstituten van vooraanstaande universiteiten zoals MIT, CMU, Stanford en Cambridge ondersteunen de bibliotheek. De OpenCV Yahoo Group heeft wereldwijd 50.000 leden.

OpenCV installeren

Om de installatie van OpenCV te demonstreren, zal ik Ubuntu 17 . gebruiken.10 en zal de installatie in een nieuwe docker-image uitvoeren om ervoor te zorgen dat er geen conflicterende pakketten zijn voor de OpenCV-ontwikkelomgeving. Hier is mijn opdrachtregel voor het instellen van de docker:

docker pull ubuntu
docker run -it 00fd29ccc6f1 bash
apt-get update

Ok geweldig, nu heb je een nieuwe omgeving, laten we enkele vereiste afhankelijkheden installeren om de omgeving bruikbaar te maken.

apt-get install wget cmake g++ unzip vim

Vervolgens hebben we de broncode van OpenCV nodig. U kunt de broncode hier van de website krijgen en ervoor zorgen dat u de nieuwste versie downloadt. Pak het uit en maak vervolgens een build-directory voor het CMake-systeem en voer de directory in:

wget https://github.com/opencv/opencv/archief/3.3.1.zip
cd opencv-3.3.1
mkdir bouwen
cd bouwen

Vervolgens kunnen we de bibliotheek bouwen en installeren in het systeempad in de docker-image. Als u geen docker gebruikt, moet u beslissen over uw build-voorvoegsel, maar het gebruik van een speciale docker-afbeelding maakt dit allemaal heel eenvoudig, zoals hieronder wordt weergegeven:

cmake…
maken
laten installeren

Laten we, om te controleren of de build en installatie succesvol waren, een triviaal C++-testprogramma schrijven dat een OpenCV-bibliotheek bevat en het vervolgens uitvoeren. Hier is een voorbeeldcode die u kunt gebruiken om uw installatie te testen:

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

cv::Punt2f p(4, 5);
standaard::cout << "Point output: " << p << std::endl;
retourneer 0;

Je kunt het als volgt bouwen en uitvoeren:

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

Gefeliciteerd, het werkt, de klus is geklaard.

Volgende stappen

OpenCV gezichtsherkenning

Referenties:

https://opencv.org/
https://opencv.org/over.html
https://docs.opencv.org/3.3.1/d1/dfb/intro.html
https://nl.wikipedia.org/wiki/OpenCV