上海有哪些做网站的公司,wordpress 最优秀主题,网页怎么做网站地图,什么是网络设计方案《OpenCV#xff1a;视觉世界的魔法钥匙》 一、OpenCV 是什么1. 起源与发展支持2. 特点与优势3. 编程语言支持 二、OpenCV 的发展历程1. 重要版本发布时间线2. 版本更新内容 三、OpenCV 的主要功能1. 图像处理2. 特征提取3. 目标检测4. 运动分析5. 人脸识别6. 其他功能 四、Op… 《OpenCV视觉世界的魔法钥匙》 一、OpenCV 是什么1. 起源与发展支持2. 特点与优势3. 编程语言支持 二、OpenCV 的发展历程1. 重要版本发布时间线2. 版本更新内容 三、OpenCV 的主要功能1. 图像处理2. 特征提取3. 目标检测4. 运动分析5. 人脸识别6. 其他功能 四、OpenCV 的应用场景1. 安全监控2. 医疗影像分析3. 自动驾驶4. 增强现实 / 虚拟现实5. 无人机技术6. 机器人技术7. 工业自动化 五、如何学习 OpenCV1. 安装 OpenCV2. 学习编程语言3. 学习基础知识4. 练习实际应用5. 参与社区 一、OpenCV 是什么
OpenCV 是一个基于 BSD 许可发行的跨平台计算机视觉库由一系列 C 函数和少量 C 类构成同时提供多种语言接口实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
1. 起源与发展支持
OpenCV 于 1999 年由 Intel 建立其主要目标是为计算机视觉研究人员和开发者提供一个开源的、可被 UI 调用的实时计算机视觉库并为 Intel 处理器做了特定优化。如今OpenCV 由 Willow Garage 提供支持。在其发展历程中经历了多个重要阶段
1999 年 1 月CVL 项目启动。2000 年 6 月第一个开源版本 OpenCV alpha 3 发布。2000 年 12 月针对 linux 平台的 OpenCV beta 1 发布。2006 年支持 Mac OS 的 OpenCV 1.0 发布。2009 年 9 月OpenCV 1.2beta2.0发布。2009 年 10 月 1 日Version 2.0 发布。2010 年 12 月 6 日OpenCV 2.2 发布。2011 年 8 月OpenCV 2.3 发布。2012 年 4 月 2 日发布 OpenCV 2.4。2013 年 07 月 03 日OpenCV 2.4.6 发布主要更新是关于手持设备方面OpenCV 2.3 的 Android build 变成官方支持的 NDK-Build 方式且新的 Android 支持由 NVidia 在开发OpenCV 本来就支持 CUDA 显卡加速。2013 年 12 月 31 日OpenCV 2.4.8 发布。2014 年 4 月 25 日OpenCV 2.4.9 发布。2014 年 8 月 21 日OpenCv 3.0 alpha 版本发布。2014 年 11 月 11 日OpenCv 3.0 beta 版本发布。2015 年 6 月 4 日OpenCV 3.0 版本发布。2015 年 7 月 30 号OpenCV2.4.12 版本发布。2015 年 12 月 21 日OpenCV3.1 版本发布。2016 年 12 月发布 OpenCV 3.2 版合并 969 个修补程序关闭 478 个问题。2017 年 8 月 3 日发布 OpenCV 3.3 版最重要的更新是把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库。2018 年 7 月 4 日OpenCV3.4.2 版本发布。
2. 特点与优势
OpenCV 具有轻量级且高效的特点它不依赖外部库部分以 C 语言编写可在多种平台运行。对非商业和商业应用免费执行速度快可通过购买 Intel 的 IPP 库进一步提升速度。 OpenCV 的优势主要体现在以下几个方面
计算机视觉市场巨大且持续增长但这方面没有标准 API。目前的计算机视觉软件主要有三种研究代码慢、不稳定、独立且与其他库不兼容、耗费很高的商业化工具如 Halcon、MATLABSimulink、依赖硬件的一些特别的解决方案如视频监控、制造控制系统、医疗设备。而 OpenCV 致力于成为标准的 API简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV 致力于真实世界的实时应用通过优化的 C 代码的编写对其执行速度带来了可观的提升并且可以通过购买 Intel 的 IPP 高性能多媒体函数库得到更快的处理速度。
3. 编程语言支持
OpenCV 主要用 C 编写保留大量 C 语言接口也有 Python、Java、MATLAB 等多种语言接口2010 年 9 月开始实现 GPU 接口。 OpenCV 的编程语言支持非常广泛具体如下
C是 OpenCV 的主要开发语言其主要接口也是 C 语言所有新的开发和算法都是用 C 接口。PythonOpenCV 提供了 Python 接口因其简洁易学的特性在学术研究和快速原型开发中特别受欢迎。JavaOpenCV 有 Java 接口允许 OpenCV 被集成到更广泛的平台和应用中。MATLAB/OCTAVEOpenCV 提供了 MATLAB/OCTAVE 的接口主要用于算法研究和教学中。此外OpenCV 如今也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。一个使用 CUDA 的 GPU 接口也于 2010 年 9 月开始实现。
二、OpenCV 的发展历程
OpenCV 自 1999 年启动 CVL 项目以来不断发展壮大成为计算机视觉领域广泛应用的开源库。
1. 重要版本发布时间线
1999 年CVL 项目启动为计算机视觉研究和应用奠定了基础。2000 年OpenCV 发布了多个开源版本包括 OpenCV alpha 3 和针对 Linux 平台的 OpenCV beta 1。2006 年支持 Mac OS 的 OpenCV 1.0 版本发布标志着 OpenCV 开始在更多操作系统上得到应用。此后OpenCV 几乎每年都有新版本发布不断为用户带来新的功能和性能提升。 从 2009 年开始OpenCV 的发展进入了一个快速阶段。2009 年 9 月OpenCV 1.2beta2.0发布同年 10 月 1 日Version 2.0 发布。随后的几年里OpenCV 陆续发布了多个版本如 2010 年 12 月 6 日的 OpenCV 2.2、2011 年 8 月的 OpenCV 2.3、2012 年 4 月 2 日的 OpenCV 2.4 等。 2014 年OpenCV 3.0 alpha 和 beta 版本相继发布为用户带来了更多的创新和改进。2015 年 6 月 4 日OpenCV 3.0 正式版本发布进一步提升了 OpenCV 在计算机视觉领域的地位。此后OpenCV 继续保持快速的发展节奏不断推出新的版本如 2015 年 7 月 30 号的 OpenCV2.4.12 版本、2015 年 12 月 21 日的 OpenCV3.1 版本等。 2016 年 12 月OpenCV 3.2 版发布合并了 969 个修补程序关闭了 478 个问题提高了软件的稳定性和可靠性。2017 年 8 月 3 日OpenCV 3.3 版发布最重要的更新是把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库进一步增强了 OpenCV 在深度学习领域的应用能力。2018 年 7 月 4 日OpenCV3.4.2 版本发布为用户带来了更多的功能和性能优化。
2. 版本更新内容
OpenCV 的每个版本都带来了丰富的更新内容不断提升其在计算机视觉领域的应用价值。 例如在 OpenCV 2.x 版本中主要使用 CMake 构建加入了很多新特征、描述子等如 FAST、LBP 等。同时OpenCV 的模块也变得更加规范和易于使用像 opencv_imgproc、opencv_features2d 等模块的出现为用户提供了更加方便的图像处理和特征提取功能。此外opencv_contrib 用于放置尚未成熟的代码为开发者提供了一个尝试新功能和技术的平台。 在 OpenCV 3.x 版本中大部分方法都使用了 OpenCL 加速提高了算法的执行效率。同时默认包含以及使用 IPP进一步提升了性能。此外matlab bindings、Face Recognition、SIFT、SURF、text detector、motion templates simple flow 等都移到了 opencv_contrib 下不仅存放了尚未稳定的代码同时也存放了涉及专利保护的技术实现。大量涌现的新方法也包含在其中为用户提供了更多的选择和创新空间。 2016 年 12 月发布的 OpenCV 3.2 版合并了 969 个修补程序关闭了 478 个问题提高了软件的稳定性和可靠性。2017 年 8 月 3 日发布的 OpenCV 3.3 版把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库增强了 OpenCV 在深度学习领域的应用能力。同时OpenCV 开始支持 C 11 构建为开发者提供了更加现代化的编程环境。 2018 年 10 月发布的 OpenCV 4.0.0 版本OpenCV 开始需要支持 C11 的编译器才能编译同时对几百个基础函数使用 “wide universal intrinsics” 重写这些内联函数可以根据目标平台和编译选项映射为 SSE2、SSE4、AVX2、NEON 或者 VSX 内联函数获得性能提升。此外还加入了 QR code 的检测和识别以及 Kinect Fusion algorithmDNN 也在持续改善和扩充。 在 OpenCV 的发展过程中不断有新的功能和技术被加入为计算机视觉领域的研究和应用提供了强大的支持。
三、OpenCV 的主要功能
OpenCV 提供了广泛的功能涵盖图像处理、特征提取、目标检测、运动分析等多个领域。
1. 图像处理
OpenCV 提供了丰富的图像处理功能包括滤波、去噪、对比度增强、色彩调整、边缘检测等功能为后续视觉分析提供基础。例如可以使用高斯滤波器进行去噪处理通过调整图像的对比度和色彩饱和度使图像更加清晰和生动。边缘检测算法如 Canny 边缘检测可以突出图像中的物体边缘为后续的目标检测和特征提取提供重要线索。
2. 特征提取
OpenCV 提供了多种特征提取算法如 SIFT、SURF、ORB 等用于识别、跟踪和匹配图像中的关键点。这些算法对于目标检测、物体跟踪等任务具有重要意义。例如SIFT 算法可以检测出图像中的尺度不变特征点这些特征点在不同的尺度和旋转下具有不变性非常适合用于图像匹配和目标识别。ORB 算法则是一种快速的特征提取算法具有较高的实时性适用于实时应用场景。
3. 目标检测
OpenCV 提供多种目标检测算法可用于人脸识别、车辆检测、行人检测等实时任务。例如Haar cascades 算法可以用于人脸检测通过训练分类器可以快速准确地检测出图像中的人脸。YOLO 和 SSD 等深度学习算法则可以实现更复杂的目标检测任务如车辆检测和行人检测。这些算法大大提高了计算机视觉应用的实时性和准确性。
4. 运动分析
通过光流法、帧间差分法等算法OpenCV 可以分析视频中的运动信息应用于视频监控、手势识别等场景。光流法可以通过计算图像中像素的运动速度和方向来分析物体的运动轨迹。帧间差分法则是通过比较相邻帧之间的差异来检测视频中的运动物体。这些算法可以帮助我们理解和分析视频中的运动信息为视频监控和手势识别等应用提供支持。
5. 人脸识别
OpenCV 包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等功能可用于安全监控、身份认证等领域。人脸检测可以快速准确地检测出图像中的人脸位置和大小。人脸对齐则可以将检测到的人脸进行归一化处理使得不同角度和表情的人脸具有相同的姿态。特征提取可以提取出人脸的特征向量用于人脸识别和身份认证。
6. 其他功能
OpenCV 还具有机器学习、深度学习、计算摄影、形态分析、文本检测和识别、表面匹配等功能。在机器学习方面OpenCV 包含了多种机器学习算法如 k 近邻、k 均值聚类、支持向量机、神经网络等可以用于图像分类、目标识别等任务。深度学习方面OpenCV 支持多种深度学习框架如 Caffe、TensorFlow、Torch 等可以实现更高级的图像识别、目标检测、图像分割等任务。计算摄影通过图像处理技术来改善相机拍摄的图像如高动态范围成像、全景图像、图像补光等。形态分析可以识别图像中对象的形状、分析形状之间的相似性、转换对象形状等。文本检测和识别功能可以用于识别和检测图像中的文本实现车牌识别、道路标志识别、内容数字化等相关应用。表面匹配模块提供了 3D 对象识别算法和 3D 特征的姿态估计算法用于根据图像的深度和强度信息识别 3D 对象。
四、OpenCV 的应用场景
OpenCV 在多个领域有着广泛的应用为实际问题提供了强大的解决方案。
1. 安全监控
OpenCV 在安全监控领域实现了运动检测、异常行为识别等功能。通过对视频流进行实时分析可以检测到画面中的运动物体并根据其运动轨迹和行为模式判断是否存在异常情况。例如可以设置特定的区域当有物体进入该区域时触发警报。同时利用 OpenCV 的图像处理和特征提取功能可以对人物的行为进行分析如检测是否有人员徘徊、打斗等异常行为。
2. 医疗影像分析
OpenCV 在医疗影像分析方面发挥着重要作用可用于肿瘤检测、病变分析等。通过对医学图像进行处理和分析可以提取出关键的特征信息帮助医生更准确地诊断病情。例如利用图像增强技术可以提高图像的清晰度和对比度使病变部位更加明显。同时结合机器学习算法可以对肿瘤等病变进行自动检测和分类提高诊断效率和准确性。
3. 自动驾驶
在自动驾驶领域OpenCV 进行障碍物检测、车道线识别等任务。通过对车载摄像头采集的图像和视频进行实时处理可以检测到道路上的障碍物如车辆、行人、障碍物等并判断其距离和运动状态为自动驾驶系统提供决策依据。同时利用 OpenCV 的图像处理和特征提取功能可以准确地识别车道线确保车辆在行驶过程中保持在正确的车道内。
4. 增强现实 / 虚拟现实
OpenCV 在增强现实 / 虚拟现实领域实现了姿势估计、物体跟踪等功能。通过对摄像头采集的图像进行分析可以实时估计用户的姿势和位置为增强现实和虚拟现实应用提供交互基础。同时利用物体跟踪技术可以对特定的物体进行跟踪实现更加丰富的交互体验。例如在增强现实游戏中可以跟踪用户的手部动作实现虚拟物体的抓取和操作。
5. 无人机技术
OpenCV 在无人机技术中支持自主导航、目标追踪。通过对无人机搭载的摄像头采集的图像进行处理可以实现对周围环境的感知和导航。例如利用障碍物检测和地形识别技术可以避免无人机与障碍物碰撞并选择最佳的飞行路径。同时利用目标追踪技术可以对特定的目标进行跟踪实现航拍、侦查等任务。
6. 机器人技术
OpenCV 为机器人视觉感知、定位和导航提供支持。通过对机器人搭载的摄像头采集的图像进行处理可以实现对周围环境的感知和理解。例如利用物体识别和场景理解技术可以让机器人识别不同的物体和场景并根据任务需求进行相应的操作。同时结合定位和导航算法可以让机器人在未知环境中自主定位和导航完成各种任务。
7. 工业自动化
OpenCV 在工业自动化中进行质量控制、缺陷检测。通过对生产线上的产品进行图像采集和分析可以检测出产品的缺陷和瑕疵提高产品质量和生产效率。例如利用图像检测技术可以检测产品的外观缺陷、尺寸偏差等问题并及时发出警报进行处理。同时结合机器学习算法可以对产品进行分类和质量评估为生产管理提供决策依据。
五、如何学习 OpenCV
OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库为初学者提供了丰富的学习资源和有效的学习途径。以下是一些学习 OpenCV 的方法和建议。
1. 安装 OpenCV
不同操作系统下的安装方法 Python 环境在 Python 环境下安装 OpenCV 相对较为简单。可以通过 Python 的包管理器 pip 进行安装在命令行中输入pip install opencv-python即可完成安装。安装完成后就可以在 Python 程序中导入 OpenCV 库并使用其中的函数和方法来进行图像处理和计算机视觉任务。 C 环境在 C 环境下安装 OpenCV 稍微复杂一些。可以从 OpenCV 官方网站下载适合自己操作系统的安装包或者按照以下步骤进行安装 下载库文件在 https://opencv.org/releases 网站根据需要平台 / 版本号下载适应于自己需要的 OpenCV 库此为主源码库包含了 OpenCV 的核心函数选定安装路径后进行解压。从第 3 版本开始OpenCV 分成了两个主要部分若还需要使用最先进的算法则需要在以上基础在 https://github.com/opencv/opencv_contrib 上面再下载 contrib 包并将其放进 opencv 库解压后的 source 文件夹下。使用 cmake 工具安装库文件在 https://cmake.org/download/ 网站下载你需要的 cmake 版本。编译 OpenCV 库有两种编译方式第一种是直接在命令行中运行 cmake第二种是采用图形界面cmake-gui指定 OpenCV 源程序和二进制文件的路径点击 Configure 并选择编译器配置完成后再点击 Generate 即可。注意配置的时候一定要勾选 BUILD_opencv_world 模块和 OPENCV_ENABLE_NONFREE 模块。BUILD_opencv_world 模块将所有模块的库文件合并成一个大的库文件在链接时候会方便一点OPENCV_ENABLE_NONFREE 模块让你可以使用带专利的比如 SURF 角点之类的第三方模块中的功能。安装 OpenCV 库在 build 文件夹下双击打开生成的 OpenCV.sln 解决方案选择 INSTALL 项目CMakeTargets 下并执行 build 指令使用右键编译完成后 build 目录下将自动创建 install 目录OpenCV 库安装完成。该 install 目录下有关联到应用程序的 OpenCV 库的所有二进制文件以及程序需要调用的动态库文件。配置电脑的环境变量点击电脑 — 属性 — 高级系统设置 — 环境变量 — 系统变量 —Path在 Path 路径下添加你的环境变量如 F:\opencv 4.1.0\opencv-4.1.0-vc14_vc15\opencv\build\install\x64\vc15\bin。这里的 vc15 是因为我的 VS 版本是 2017如果是 vs2015则对应选择 vc14VS2019 则对应选择 vc16。在 Visual Studio 中创建工程并对该工程进行环境配置注意进行以下配置时需保证 “解决方案配置” 和 “解决方案平台” 都保持一致通常设置为 Debug 和 x64。 添加包含目录单击选中项目名称依次选择项目 — 属性 —VC 目录 — 包含目录 — 编辑添加你的包含目录如 F:\opencv 4.1.0\build\install\include 和 F:\opencv 4.1.0\build\install\include\opencv2。如果安装的是 opencv3.X 版本则还需要添加 F:\opencv 4.1.0\build\install\include\opencv。添加库目录依次选择项目 — 属性 — 链接器 — 输入 — 附加依赖项 — 编辑添加你的库目录如 F:\opencv 4.1.0\build\install\x64\vc15\lib。添加附加依赖项依次选择项目 — 属性 — 链接器 — 输入 — 附加依赖项 — 编辑添加你所需的库文件名在库目录下面。如果在 cmake 重新编译的时候选择勾选 BUILD_opencv_world 模块则通常添加 opencv_world410d.libdebug 版本或 opencv_world410.librealease 版本就好了如果没有选择勾选该模块则里面有很多库文件此时都要一一添加进去。 可能出现的错误及解决方案执行工程时提示找不到 opencv_world410.dll 文件可以把自己 opencv 文件目录下的 \opencv\build\x64\vc15\bin 中的三个 dll 文件拷贝到 C:\Windows\System32 中。
2. 学习编程语言
OpenCV 支持多种编程语言选择一种熟悉的语言进行学习可以提高学习效率。
PythonPython 是一种简单易学的高级编程语言具有丰富的生态系统和大量的科学计算库。使用 Python 编写 OpenCV 程序更加方便快捷适合快速原型开发和小规模项目。CC 是 OpenCV 的原生开发语言因此提供了最为全面的功能支持。使用 C 进行 OpenCV 编程可以充分利用 OpenCV 库的性能优势特别是在处理高性能计算任务时。C 接口相对底层提供了更多的灵活性和控制能力。JavaJava 是另一种支持 OpenCV 的编程语言特别是在开发跨平台的桌面应用或 Android 移动应用时。Java 对 OpenCV 的支持通过 JNIJava 本地接口实现允许直接访问 OpenCV 库中的功能。其他语言OpenCV 如今也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。一个使用 CUDA 的 GPU 接口也于 2010 年 9 月开始实现。
3. 学习基础知识
了解图像和视频处理、图像转换和滤波器等 OpenCV 基础知识是学习 OpenCV 的重要步骤。
图像与矩阵一般来说图像是一个标准的矩形有着宽度width和高度height。而矩阵有着行row和列column矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟于是很自然的就把图像作为一个矩阵把对图像的操作转换成对矩阵的操作实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象。图像只是存储在矩阵格式中的数字序列。每个数字是一个考虑的波长例如 RGB 图像中的红、绿、蓝或波长范围对全色设备而言如红外光谱仪的光强衡量。图像中的每个点称为像素每个像素可以存储一个或多个值。这取决与它的灰度。这些值存储只有一个值例如 0 或者 1. 灰度级尺寸可以存储一个值彩色图像可以存储 3 个值。OpenCV 的 mat 类OpenCV 最初是 Intel 在俄罗斯的团队实现的而在后期 Intel 对 OpenCV 的支持力度慢慢变小。在 08 年美国一家机器人公司 Willow Garage 开始大力支持 OpenCV在得到支持后 OpenCV 更新速度明显加快加入了很多新特性。在 OpenCV1.x 时代数据类型为 IplImage在使用这种数据类型时考虑内存管理称为众多开发者的噩梦。在进入到 OpenCV2.x 时代一种新的数据类型 Mat 被定义将开发者极大的解脱出来。所以在接下来的教程中都会使用 Mat 类而在看到 IplImage 类数据时也不要感到奇怪。Mat 类有两种基本的数据结构组成一种是矩阵头包括矩阵尺寸、存储方法、存储路径等信息另一个是指向包含像素值的矩阵的指针矩阵维度取决于其存储方法。矩阵头的尺寸是个常数但是矩阵自身的尺寸根据图像不同而不同。
4. 练习实际应用
通过实际项目如人脸识别、物体检测等掌握 OpenCV 的使用。
实际项目举例 人脸识别使用 OpenCV 实现人脸检测和识别广泛应用于门禁系统、安全监控等领域。通过 Haar 级联检测器或深度学习技术可以快速准确地检测出人脸并进行识别。物体检测和跟踪在智能视频监控中可以使用 OpenCV 进行物体检测和跟踪。例如在自动驾驶领域OpenCV 可以通过对车辆周围环境进行实时图像与视频分析帮助汽车判断道路情况、障碍物等从而保证行车安全。
5. 参与社区
加入 OpenCV 社区与其他开发者交流学习。
OpenCV 社区资源 OpenCV 研习社社区数位资深 OpenCV 开发高手负责答疑解惑免费项目技术咨询。社区包括 OpenCV4 系统化课程 140 课时、Tensorflow 基础课程 27 课时、OpenCV 经典案例代码 400 篇、CV 方向论文资料等精华内容。从零基础开始认真学习掌握 OpenCV 开发技术成为合格的 OpenCV 开发者加入之后课程问题与其它技术咨询可以直接向星主与嘉宾提问得到解答。CSDN 社区云 OpenCV 社区OpenCV 相关技术交流专区用户可以在这里提问、分享经验和解决问题。OpenCV 官方论坛OpenCV 的官方网站提供了一个论坛开发者可以在这里交流学习、寻求帮助、分享项目和经验。
通过以上方法初学者可以逐步掌握 OpenCV 的使用为进一步深入学习计算机视觉打下坚实的基础。
