OpenCV

OpenCV Em formação

Desenvolvido por	Intel
Primeira versão	Junho de 2000
Última versão	4.5.2 (2 de abril de 2021)
Versão avançada	2.4.12 e 3.0.1 (Maio de 2015)
Depósito	github.com/opencv/opencv
Escrito em	C ++ , Python , Java
Meio Ambiente	Windows , Android Maemo , FreeBSD , OpenBSD , iOS Linux e Mac OS
Modelo	Biblioteca de software C library ( d ) Python software library ( d )
Licença	BSD
Local na rede Internet	opencv.org

OpenCV (para Open Computer Vision ) é uma biblioteca gráfica gratuita , inicialmente desenvolvida pela Intel , especializada em processamento de imagens em tempo real . A empresa de robótica Willow Garage e a empresa ItSeez conseguiram apoiar esta biblioteca. Desde 2016 e a aquisição da ItSeez pela Intel, o suporte é fornecido novamente pela Intel.

Esta biblioteca é distribuída sob a licença BSD .

A NVidia anunciou em setembro de 2010 que desenvolveria recursos usando CUDA para OpenCV.

Características

A biblioteca OpenCV oferece muitas funcionalidades muito diversificadas que permitem criar programas a partir de dados brutos até a criação de interfaces gráficas básicas.

Processamento de imagem

Ele oferece a maioria das operações clássicas de processamento de imagem de baixo nível:

• ler, escrever e exibir uma imagem;
• calcular o histograma dos níveis de cinza ou histogramas de cores;
• suavização, filtragem;
• limiar de imagem ( método de Otsu , limiar adaptativo )
• segmentação (componentes conectados, GrabCut );
• morfologia matemática .

Processamento de vídeo

Esta biblioteca se consolidou como um padrão no campo da pesquisa por oferecer um grande número de ferramentas do estado da arte em visão computacional, tais como:

• leitura, gravação e visualização de vídeo (do arquivo ou câmera)
• detecção de linhas, segmentos e círculos por transformada de Hough
• detecção de rosto pelo método de Viola e Jones
• cascata de classificadores impulsionados
• detecção de movimento, histórico de movimento
• rastreamento de objetos por meio de deslocamento ou Camshift
• detecção de pontos de interesse
• estimativa de fluxo óptico ( Lucas - método Kanade )
• Triangulação de Delaunay
• Diagrama de Voronoi
• envelope convexo
• ajuste de mínimos quadrados de uma elipse a um conjunto de pontos

Algoritmos de aprendizagem

Alguns algoritmos clássicos no campo da aprendizagem artificial também estão disponíveis:

• K-means
• AdaBoost e vários algoritmos de impulso
• Rede neural artificial
• Separador de margem larga
• Estimador (estatísticas)
• As árvores de decisão e Florestas Aleatórias

Cálculos matriciais

Desde a versão 2.1 do OpenCV, a ênfase foi colocada em matrizes e operações sobre elas. Na verdade, a estrutura básica é a matriz. Uma imagem pode ser considerada uma matriz de pixels . Assim, todas as operações básicas das matrizes estão disponíveis, em particular:

• o transposto
• cálculo do determinante
• inversão
• multiplicação (por uma matriz ou um escalar)
• cálculo de autovalores

Outras características

Ele também fornece algumas funções de interface gráfica, como cursores deslizantes, controles associados a eventos de mouse ou a incorporação de texto em uma imagem.

Notas e referências

1. "  Versão 4.5.2  " ,2 de abril de 2021(acessado em 16 de abril de 2021 )
2. http://code.opencv.org/projects/opencv/versions/26
3. http://code.opencv.org/projects/opencv/versions/25
4. Porta Android: http://opencv.willowgarage.com/wiki/AndroidExperimental
5. Porta do Maemo: https://garage.maemo.org/projects/opencv
6. Porta do iPhone: http://www.eosgarden.com/en/opensource/opencv-ios/overview/
7. (em) "  EDN - Voice of the Engineer  " no EDN (acessado em 12 de setembro de 2020 ) .
8. Edições de processamento de imagem e vídeo : Ellipses - Technosup (2010)

links externos

• (en) Site oficial
• (pt) "  Home of the OpenCV project  " , em SourceForge.net .