Огромная библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения, машинного обучения и обработки изображений, OpenCV сегодня играет важную роль в операциях в реальном времени.
Что такое OpenCV? Тем, кто занимается искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО), безусловно, нужно больше узнать об этом. В этом блоге мы рассмотрим, что такое OpenCV, как он работает и где он используется сегодня. И прежде чем мы углубимся в то, что означает OpenCV, давайте посмотрим на значение термина компьютерное зрение и обработка изображений.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение относится к процессу, который позволяет понять изображения и видео, как они хранятся и как ими можно манипулировать, а также извлекать из них данные. Чаще всего компьютерное зрение служит основой для ИИ. Сегодня он играет важную роль в беспилотных автомобилях, робототехнике и даже в приложениях для фотокоррекции.
Что такое обработка изображений?
Обработка изображений относится к анализу и обработке оцифрованного изображения, особенно для улучшения его качества. Другими словами, он включает в себя операции, выполняемые над изображениями, чтобы получить их расширенные версии или подобрать/извлечь из них некоторую полезную информацию. Обычно такие операции включают этапы импорта изображения, его анализа и обработки, а также получения выходных данных, которые обычно представляют собой измененное изображение или отчет, основанный на анализе изображения.
В результате обработка изображений помогает решать такие задачи, как чтение и запись изображений, обнаружение лиц и их особенностей, обнаружение на изображении фигур, таких как круги, квадраты, прямоугольники (например, обнаружение монет на изображениях), распознавание текста в изображений (считывание номерных знаков транспортных средств), изменение качества изображения и цветов/фильтров (вспомните такие приложения, как Instagram) и разработка функций или приложений дополненной реальности.
Это подводит нас к OpenCV, которому посвящена эта запись в блоге. Так что же такое OpenCV?
Что такое OpenCV?
OpenCV расшифровывается как Open Source Computer Vision. Проще говоря, это библиотека, используемая для обработки изображений. Фактически, это огромная библиотека с открытым исходным кодом, используемая для приложений компьютерного зрения, в областях, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта или машинного обучения, а также для выполнения задач, требующих обработки изображений. В результате сегодня она приобретает большое значение для операций в режиме реального времени в современных системах. Используя OpenCV, можно обрабатывать изображения и видео для идентификации объектов, лиц или даже почерка человека.
Первоначально разработанный Intel, OpenCV позже поддерживался Willow Garage, а затем Itseez, который, в свою очередь, позже был приобретен Intel. Первая версия OpenCV была 1.0. Эта кроссплатформенная библиотека, выпущенная под лицензией BSD, бесплатна как для академического, так и для коммерческого использования в соответствии с лицензией Apache 2 с открытым исходным кодом. Он имеет интерфейсы C++, C, Python, Java и MATLAB (собственный мультипарадигмальный язык программирования, который предлагает хорошую среду для числовых вычислений), а API для этих интерфейсов можно найти в онлайн-документации. OpenCV также поддерживает Windows, Linux, Mac OS, iOS и Android. Изначально основной целью создания OpenCV были приложения реального времени для повышения вычислительной эффективности. С 2011 года OpenCV также предлагает ускорение графического процессора для операций в реальном времени. После интеграции с другими библиотеками, такими как NumPy, Python может обрабатывать структуру массива OpenCV для анализа. Идентификация шаблонов изображения и его нескольких функций требует использования векторного пространства и выполнения математических операций над этими функциями.
Приложения OpenCV
Существует множество приложений, использующих библиотеку компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Давайте посмотрим на них.
Обнаружение лиц / распознавание лиц / система распознавания лиц
Система распознавания лиц — это технология, которая может сопоставлять человеческое лицо из цифрового изображения или видеокадра с базой данных лиц. Он используется для аутентификации пользователей с помощью служб проверки личности и работает путем точного определения и измерения черт лица на данном изображении.
оценка эго
Эгодвижение относится к трехмерному движению камеры в окружающей среде. В контексте компьютерного зрения эго-движение связано с оценкой движения камеры относительно неподвижной сцены. Примером оценки эго-движения может быть оценка движущегося положения автомобиля относительно линий на дороге или уличных знаков, видимых из самого автомобиля. Оценка эго-движения важна в автономных навигационных приложениях роботов.
Распознавание жестов
Поддисциплина компьютерного зрения, распознавание жестов, работает с целью интерпретации человеческих жестов с помощью математических алгоритмов. Жесты могут исходить из любого движения или состояния тела, но обычно исходят от лица или руки.
Взаимодействие человека и компьютера (HCI)
Взаимодействие человека с компьютером (HCI) — это область исследований в области проектирования и использования компьютерных технологий, которая подробно изучает интерфейсы между людьми (пользователями) и компьютерами. Исследователи человеко-компьютерного взаимодействия сосредотачиваются на том, как люди взаимодействуют с компьютерами, и разрабатывают технологии, позволяющие людям взаимодействовать с компьютерами по-новому.
Мобильная робототехника
Мобильный робот — это робот, который может перемещаться в своем окружении. Таким образом, мобильная робототехника является подразделением робототехники и информационной инженерии.
Понимание движения
Как следует из этого термина, понимание движения относится к пониманию, интерпретации и общему анализу движения объектов в определенных средах, чтобы мы могли лучше предсказывать их движения и лучше взаимодействовать с ними.
Обнаружение объекта
Обнаружение объектов — это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением и обработкой изображений, которая фокусируется на идентификации экземпляров семантических объектов определенного класса (например, людей, зданий или автомобилей) в цифровых изображениях и видео.
Сегментация и распознавание изображений
В цифровой обработке изображений и компьютерном зрении сегментация изображения — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (наборов пикселей, также известных как объекты изображения). Цель сегментации состоит в том, чтобы упростить и/или изменить представление изображения во что-то более осмысленное и легко анализируемое.
стереоскопическое зрение
Здесь стереопсис относится к восприятию глубины и трехмерной структуры, сформированной на основе визуальной информации, полученной с двух камер.
Структура от движения (SFM)
Структура по движению (SFM) — это метод визуализации фотограмметрического диапазона для оценки трехмерных структур из последовательностей двумерных изображений, которые можно комбинировать с локальными сигналами движения. Он изучается в области компьютерного зрения и визуального восприятия.
Отслеживание движения
Отслеживание движения, также известное как отслеживание видео, представляет собой процесс обнаружения движущегося объекта (или нескольких объектов) с течением времени с помощью камеры.
Дополненная реальность (AR)
Дополненная реальность (AR) — это, по сути, интерактивный опыт в реальном мире, где объекты в реальном мире улучшаются с помощью сгенерированной компьютером информации о восприятии, часто через несколько сенсорных способностей, будь то визуальные, слуховые, тактильные, соматосенсорные и обонятельные.
Идеальные варианты использования библиотеки OpenCV
Благодаря вышеупомянутым приложениям существует множество идеальных вариантов использования OpenCV, включая (и не ограничиваясь ими):
1. Автоматизированная инспекция и наблюдение
2. Отслеживание количества людей в месте (например, пешеходного движения в торговом центре)
3. Количество транспортных средств на автомагистралях вместе с их скоростью
4. Сшивание изображений просмотра улиц
5. Обнаружение дефектов в производственных процессах
6. Интерактивные арт-инсталляции
7. Поиск и поиск видео/изображений
8. Распознавание объектов
9. Распознавание рекламы телеканалов
10. Роботизированная и беспилотная навигация и управление автомобилями
11. Анализ медицинских изображений
12. Выяснение 3D-структуры из движения, снятого в видео/фильмах
Преимущества использования OpenCV
Простота использования: OpenCV легко и просто освоить.
Доступность многих руководств. Тот факт, что доступно множество руководств, является большим плюсом, поскольку можно получить доступ ко многим учебным ресурсам.
Совместимость с ведущими языками программирования: OpenCV работает практически со всеми ведущими сегодня языками программирования, включая Python, C++ и Java.
Бесплатное использование. Несомненно, большим плюсом является тот факт, что это приложение с открытым исходным кодом и, следовательно, его можно использовать бесплатно.
(Первоначально этот блог был опубликован в разделе Блоги на веб-сайте YoungWonks 2 сентября 2021 г. под заголовком:Что такое OpenCV? Чтобы прочитать больше подобных блогов и получить бесплатный пробный урок программирования. для вашего ребенка посетите: https://www.youngwonks.com/ Блог создан: Team YoungWonks; Автор: Видья Прабху; Главный рисунок — Абхишек Аггарвал)
