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OpenCV


OpenCV

OpenCV ist eine freie Programmbibliothek mit Algorithmen für die Bildverarbeitung und maschinelles Sehen.

OpenCV wird unter einer BSD-Lizenz veröffentlicht und ist somit sowohl für akademische als auch kommerzielle Nutzung kostenlos. Es verfügt über C++, C, Python und Java-Schnittstellen und unterstützt Windows, Linux, Mac OS, iOS und Android. OpenCV wurde für Rechenleistung und mit starkem Fokus auf Echtzeitanwendungen entwickelt. Geschrieben in optimiertem C / C++, kann die Bibliothek Multi-Core-Verarbeitung unterstützen. Mit aktiviertem OpenCL kann OpenCV die Hardwarebeschleunigung der zugrundeliegenden heterogenen Rechenplattform nutzen. Auf der ganzen Welt wurde OpenCV von mehr als 47 Tausend Menschen angenommen und in der Nutzer-Community hatte OpenCV bislang eine geschätzte Anzahl von über 9 Millionen Downloads. Der Einsatz reicht von interaktiver Kunst über Mineninspektion über Nähte im Web bis hin zu fortgeschrittener Robotik.

In aktuellster Version ist OpenCV als Release 3.2 verfügbar. Weit verbreitet sind jedoch auch noch die Versionen 2.4.X. Eine ausgedehnte Dokumentation und Programmbeispiele bieten einen schnellen Überblick und Einstieg in die Funktionsweisen der verfügbaren Bibliotheksfunktionalitäten.

Ein einfaches Beispiel in C++

main.cpp:

			#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
			#include <opencv2/core/core.hpp>
			#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
			#include <iostream>
			#include <conio.h>
			
			using namespace cv;
			using namespace std;
			 
			int main()
			{
				Mat im1 = imread("Lena.jpg");
				if (im1.empty()) {
					cout << "Cannot load image!" << endl;
					return -1;
				}
				cvtColor(im1, im1, CV_BGR2GRAY); // Greyscale image
				imshow("im1", im1);  // Original image
			  	
				Mat im2(im1.rows, im1.cols, CV_8UC1, Scalar(0,0,0)); // Create empty Matrix
				ellipse( im2, Point( 120, 130 ), Size( 50.0, 60.0 ), 0, 0, 360, Scalar( 255, 255, 255), -1, 8 );
				imshow("im2",im2);  // Show Elipse
				  
				Mat res;
				bitwise_and(im1,im2,res); // Copy original to elipse    
				imshow("AND",res);  // Show copy of original in the elipse
			 	
				waitKey(0);
			
				return 0;
			}
			
			

Das Ergebnis:

elipse_crop

Dokumentation

Eine detaillierte Dokumentation kann auf der Webseite von OpenCV gefunden werden. >> OpenCV Dokumentation <<

Eine Anleitung zur Installation von OpenCV(2.4.13) unter Linux kann auf der folgenden Webseite gefunden werden: >> OpenCV Installation <<

Das folgende Bild zeigt das Ergebnis einer OpenCV-Funktionalität zur Erkennung von Objekten/Gesichtern/Personen. Hier kam ein 'Haar Feature-based Cascade Classifiers' zum Einsatz. Ein Beispiel hierzu findet man auf folgender Webseite: >> OpenCV Facedetection <<

Face_detection

(Last Modified: 26. February 2017 10:21:56)
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