OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это открытая библиотека для работы с алгоритмами компьютерного зрения, машинным обучением и обработкой изображений. Написана на C++, но существует также для Python, JavaScript, Ruby и других языков программирования. Работает на Windows, Linux и MacOS, iOS и Android.

Логотип OpenCV

Где используется OpenCV

OpenCV может использоваться везде, где нужно компьютерное зрение. Эта отрасль IT работает с технологиями, которые позволяют устройству «увидеть», распознать и описать изображение. Компьютерное зрение дает точную информацию о том, что изображено на картинке, с описанием, характеристиками и размерами (с определенной степенью достоверности).

Также библиотека работает с машинным обучением — отраслью, которая обучает алгоритмы действовать тем или иным образом.

Подробнее о нем можно прочитать в статье.

OpenCV применяется:

  • в робототехнике для ориентирования робота в пространстве, распознавания объектов и взаимодействия с ними;
  • медицинских технологиях для создания точных методов диагностики, например 3D-визуализации органа при МРТ;
  • промышленных технологиях для автоматизированного контроля качества, считывания этикеток, сортировки продуктов и пр.;
  • безопасности для создания «умных» камер видеонаблюдения, которые реагируют на подозрительные действия, для считывания и распознавания биометрии;
  • мобильной фотографии — для создания бьюти-фильтров, изменяющих лицо приложений;
  • на транспорте для разработки автопилотов.

Функции OpenCV

Работа со структурами данных

Для хранения и работы с изображениями OpenCV использует векторы и скаляры, матрицы и диапазоны. Они позволяют проводить математические преобразования, ориентироваться по изображению и выполнять множество других действий.

Видоизменение изображений

С помощью OpenCV с картинкой можно работать как в графическом редакторе: обрезать, увеличивать или уменьшать, вращать. В основном программисты используют эту возможность для предварительной подготовки картинки перед ее расшифровкой — например, обрезают ненужные части.

Добавление эффектов

Картинку можно сделать в оттенках серого или полностью черно-белой. Это важно для алгоритмов распознавания, которые работают с обесцвеченными изображениями. Можно изменять цветовой тон, размывать, сглаживать или геометрически изменять картинку.

Рисование поверх изображения

На картинку можно нанести линии и геометрические фигуры, сделать подпись, например, чтобы выделить найденное программой лицо. Часто это используется в мобильных приложениях для камеры: квадрат вокруг лица человека во время съемки означает, что программа распознала его.

Распознавание объектов

Для распознавания элементов в OpenCV используются очертания объектов, сегментация по цветам, встроенные методы распознавания, которые можно настраивать в зависимости от объекта и чувствительности алгоритма.

Работа с видеороликами

Новые версии библиотеки поддерживают работу не только с картинками, но и с видео. Они могут считывать ролики с использованием кодеков, анализировать происходящее в них, отслеживать движения и элементы. Это полезно, например, при программировании движущегося робота или создании ПО для камеры видеонаблюдения. 

Из чего состоит OpenCV

Сейчас структура OpenCV — это множественные модули для разных целей:

  • хранения математических функций и вычислений, алгебры и структур данных;
  • хранения моделей для машинного обучения;
  • ввода и вывода картинок или видео, чтения и записи в файл;
  • обработки изображения;
  • распознавания примитивов;
  • детектирования объектов — лиц, предметов и других;
  • отслеживания и анализа движений на видео;
  • обработки трехмерной информации;
  • ускорения работы библиотеки;
  • хранения устаревшего или еще не готового кода и других.

Каждый модуль узко специализирован. Их не нужно скачивать отдельно: в пакет установки включена вся основная функциональность библиотеки.

Преимущества OpenCV

Активное сообщество

OpenCV для Python, JavaScript, Ruby и других языков программирования используют по всему миру, в том числе в Google и Microsoft. Поэтому вокруг библиотеки существует активное сообщество. Это полезно и для новичков, и для экспертов. Документация по OpenCV представлена на нескольких языках, в том числе на русском. Скачать полный исходный код последней версии можно на этой странице.

Бесплатный доступ

OpenCV распространяется по бесплатной лицензии и для учебного, и для коммерческого использования. У библиотеки открытый исходный код, который может просмотреть любой программист. Это дает большую гибкость в работе с OpenCV и позволяет самостоятельно узнать, как реализована та или иная функция.

Обилие алгоритмов

OpenCV включает более 2500 инструментов и алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. Этого достаточно для решения сложных задач по распознаванию и обработке изображений.

Высокая скорость

Библиотека работает быстрее масштабного и тяжелого ПО для математических вычислений, такого как Matlab. Поэтому ее можно использовать в ситуациях, когда требуется быстро обработать картинку.

Возможность работы в реальном времени

Благодаря высокой скорости и кроссплатформенности OpenCV подходит для работы с изображениями в режиме реального времени. Это открывает ряд возможностей: от создания ПО для бьюти-фильтров в социальных сетях до разработки систем, которые автоматически поднимают тревогу при подозрительных действиях на камерах.

Недостатки OpenCV

Сложность в освоении

Чтобы хорошо понимать все возможности OpenCV, нужно знать теории компьютерного зрения и машинного обучения. Поэтому порог входа в отрасль выше, чем в других популярных направлениях IT.

Отсутствие кодов обработки ошибок

Если возникла ошибка, в OpenCV бывает сложно понять, где именно. Поэтому при отладке программ у новичков могут быть проблемы.

Ориентированность на большие платформы

OpenCV работает на масштабных платформах. Если запустить ее на микроконтроллере, одноплатном компьютере, производительность будет невысокой.

Как установить OpenCV в Python

Для установки OpenCV необходимо установить актуальную версию Python, а затем в зависимости от ОС выполнить одну из команд.

Windows

$ pip install opencv-python

MacOS

$ brew install opencv3 --with-contrib --with-python3

Linux

$ sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

Чтобы проверить, была ли установка OpenCV успешной, нужно выполнить следующую команду в оболочке Python, командной строке либо терминале:

import cv2

Если при импорте cv2 не появилось сообщения об ошибке, значит, библиотека установлена правильно. 

Другие термины на букву «O»

Open source
Oracle Database
OSINT

Все термины

Освойте новую профессию

(рейтинг: 5, голосов: 2)
Добавить комментарий