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. 

Курс 

Data Science с нуля

Станьте востребованным специалистом, изучив набор инструментов, необходимый для уровня junior. Наш карьерный центр поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования.

Узнать подробности

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. 

Курс

Data Science с нуля

Вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.

  • 8 проектов в портфолио;
  • соревнования на Kaggle;
  • помощь в трудоустройстве.

Узнать больше

 

Другие термины на букву «O»

Oracle Database
OSINT

Все термины

Курсы по теме

(рейтинг: 5, голосов: 3)
Добавить комментарий