Библиотека 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++, так же разрабатывается для Python, Ruby, Matlab и других языков.предназначена для повышения вычислительной эффективности процедур обработки видеоизображения с особым упором на применение в задачах реального времени.написана на C хорошо оптимизирована и может использовать преимущества многоядерных процессоров. Для более полного использования возможностей библиотеки рекомендуется установить Intel Performance Primitives (IPP). Это позволит повысить производительность процедур библиотеки (где взять и как ставить смотреть здесь ).

Позволяет достаточно быстро и эффективно реализовывать сложные алгоритмы машинного зрения. Библиотека содержит более 500 функций, которые позволяют реализовывать приложения работающие во многих областях, в том числе:

- контроль качества выпускаемой продукции;

- обработке изображений в медицине;

- обеспечении безопасности;

- интерфейсе пользователя;

- робототехнике.содержит библиотеку общих функций искусственного интеллекта «Machine Learning Library» (MLL). Она служит, в основном, для распознавания фрагментов изображения и кластеризации.

Данную библиотеку применяют:

- 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 (низко-уровневые 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.

Основными модулями являются следующие модули.

Ядро cxcore производит:

- базовые операции над многомерными числовыми массивами;

- матричная алгебра, математические функции, генераторы случайных чисел DFT, DCT;

- запись/восстановление структур данных в/из XML/YAML;

- базовые функции 2D графики;

- поддержка более сложных структур данных: разреженные массивы, динамически растущие последовательности, графы;- является модулем обработки изображений и компьютерного зрения. Его функциями являются:

- базовые операции над изображениями (фильтрация, геометрические преобразования, преобразование цветовых пространств и т. д.)

- анализ изображений (выбор отличительных признаков, морфология, поиск контуров, гистограммы);

- структурный анализ (описание форм, плоские разбиения);

- анализ движения, слежение за объектами;

- обнаружение объектов, в частности лиц;

- калибровка камер, элементы восстановления пространственной структуры;- Модуль для ввода/вывода изображений и видео, создания пользовательского интерфейса

Необходим для выполнения следующих операций:

- захват видео с камер и из видео файлов, чтение/запись статических изображений;

- функции для организации простого UI (сейчас все демо приложения используют HighGUI).- Экспериментальные и устаревшие функции

Данный модуль выполняет:

- пространственное зрение: стерео калибрация, само калибрация;

- поиск стерео-соответствия, клики в графах;

- нахождение и описание черт лица;

- сравнение форм, построение скелетонов;

- скрытые Марковские цепи;

- описание текстур.

Оператор Собеля вычисляет первые, вторые, третьи или смешанные производные изображения, используя расширенный оператор.

Функция вычисляет производную изображения, скручивая изображение с соответствующим ядром.

(3.2)

Операторы Собеля комбинируют Гауссово сглаживание и дифференцирование, таким образом результат более или менее устойчив к искажению. Чаще всего, функция вызвана, чтобы вычислить сначала x-или y-производную изображения. Первый случай (Х-оператор) соответствует

,

второй случай (У-оператор)

или

в зависимости от начала координат изображения. Так как масштабирование не сделано, изображение адресата обычно имеет больший размер абсолютной величины, чем исходное изображение.

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5

Другое по теме:

Техническое обслуживание и ремонт кабельных линий
Как известно основа надёжного электроснабжения потребителей электрической энергией - безаварийная работа кабельных линий. Бесперебойное электроснабжение потребителей городских сетей и промышленных предприятий зависит от принят ...

Кодирование речи в системах сотовой связи
кодирование речь сотовая связь В настоящее время рынок услуг и оборудования охранно-пожарной сигнализации стремительно растет. Однако до недавнего времени основным недостатком систем охранной и пожарной сигнали ...

©  www.techvarious.ru - 2019