Phenquestions
OpenCV adalah perpustakaan visi komputer sumber terbuka yang tersedia di bawah lisensi BSD. Jadi gratis untuk penggunaan akademis dan komersial. Perpustakaan ditulis dalam C dan C++. Ini berjalan di Linux, Windows, Mac OS, iOS, dan Android. Ini memiliki antarmuka C, C++, Java, MATLAB dan Python. OpenCV memiliki lebih dari 2.500 algoritme yang dioptimalkan untuk visi komputer waktu nyata.
Tujuan dari komunitas OpenCV adalah untuk menciptakan infrastruktur visi komputer yang memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang kompleks dengan relatif mudah. Perpustakaan dirancang untuk efisiensi komputasi untuk aplikasi waktu nyata. Jadi ia memiliki beragam kegunaan dalam pengenalan wajah, pengenalan gerakan, pencitraan medis, interaksi manusia-komputer, pelacakan gerak, pemantauan keamanan, robotika, kontrol kamera, dan banyak lagi.
Selain komponen visi komputer, OpenCV juga memiliki dukungan untuk pembelajaran mesin tujuan umum. Pembelajaran mesin (ML) adalah teknologi penting untuk masalah penglihatan komputer. Jadi perpustakaan ML membuat OpenCV lebih menarik bagi pengembang visi komputer.
Visi Komputer dan OpenCV
Visi komputer dibuat dengan tujuan untuk mereplikasi kemampuan penglihatan manusia. Ini menggunakan algoritme untuk mengubah gambar yang diambil menjadi data dan membuatnya lebih mudah untuk memahami masalah penglihatan dunia nyata.
Dalam hal penglihatan manusia, mata kita bekerja sebagai perangkat input. Kemudian otak kita membagi aliran gambar menjadi beberapa saluran untuk diproses. Selain data visual, otak manusia juga memperhitungkan data sensorik lainnya dan menggunakannya untuk memahami kedalaman spasial. Ini memberi otak manusia kemampuan untuk memahami ruang tiga dimensi.
Saat kami mengumpulkan data melalui kamera, kami mendapatkan pandangan dunia dua dimensi. Algoritma visi komputer mengambil gambar dua dimensi dan menggunakan sifat matematika untuk mengetahui representasi tiga dimensidimensional. Ini adalah masalah yang sangat sulit untuk dipecahkan.
Selain itu, visi komputer sering menggunakan informasi kontekstual lainnya untuk mengatasi keterbatasan gambar dua dimensi. Ini memperhitungkan informasi akun seperti warna, kecerahan, atau kontras. Misalnya, jika algoritma pengenalan objek mencari meja kayu, itu dapat dengan aman menghilangkan warna yang tidak terkait dengan kayu dari gambar input. Selain itu, algoritme visi komputer menghilangkan noise pada data input.
Pustaka OpenCV dirancang untuk membuat implementasi algoritma visi komputer lebih mudah. Ini menangani kompleksitas komputasi sehingga pengembang dapat berkonsentrasi pada tugas tingkat tinggi.
Sejarah OpenCV
Pada tahun 1999, OpenCV dimulai di Intel sebagai inisiatif untuk memajukan aplikasi CPU-Intensif. Gary Bradski yang bekerja di Intel pada saat itu memperhatikan bahwa siswa di MIT Media Lab berbagi perpustakaan untuk memulai aplikasi visi komputer. Hal ini mengilhami ide untuk membangun infrastruktur computer vision yang dapat digunakan dengan mudah.
Dari Intel, proyek OpenCV pindah ke Willow Garage, lab riset robotika dan inkubator teknologi yang berbasis di Menlo Park, California. Saat ini, proyek open source OpenCV dikelola oleh Itseez, sebuah perusahaan konsultan dan pengembangan perangkat lunak visi komputer.
OpenCV versi 1.0 dirilis pada tahun 2006. Versi utama berikutnya 2.0.0 datang pada tahun 2009. Versi utama saat ini 3.0.0 dirilis pada tahun 2015. Versi terbaru hingga saat ini adalah OpenCV 3.3.0.
Menggunakan OpenCV
Perpustakaan telah mendapatkan popularitas di kalangan ilmuwan dan akademisi. Ini sering digunakan sebagai alat pengajaran untuk visi komputer computer. Tapi OpenCV cukup kuat untuk mendukung masalah dunia nyata.
Anda dapat menggunakan OpenCV untuk produk non-komersial dan komersial. Ini digunakan oleh raksasa industri seperti Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, dan Toyota. Lembaga penelitian di universitas terkemuka seperti MIT, CMU, Stanford, dan Cambridge memberikan dukungan untuk perpustakaan. Grup Yahoo OpenCV memiliki 50.000 anggota di seluruh dunia.
Menginstal OpenCV
Untuk mendemonstrasikan instalasi OpenCV saya akan menggunakan Ubuntu 17.10 dan akan melakukan instalasi ke gambar buruh pelabuhan baru untuk memastikan tidak ada paket yang bertentangan untuk lingkungan pengembang OpenCV. Ini adalah baris perintah saya untuk pengaturan buruh pelabuhan:
buruh pelabuhan menarik ubuntudocker run -it 00fd29ccc6f1 bash
pembaruan apt-get
Oke bagus, sekarang Anda memiliki lingkungan baru, mari instal beberapa dependensi yang diperlukan untuk membuat lingkungan dapat digunakan.
apt-get install wget cmake g++ unzip vimSelanjutnya kita membutuhkan kode sumber OpenCV. Anda bisa mendapatkan kode sumber dari situs web di sini, dan pastikan Anda mengunduh versi terbaru. Buka kemasannya lalu buat direktori build untuk sistem CMake dan masukkan direktori:
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.1.zipcd opencv-3.3.1
membangun mkdir
pembuatan cd
Selanjutnya kita dapat membangun perpustakaan dan menginstalnya ke jalur sistem di gambar buruh pelabuhan. Jika Anda tidak menggunakan buruh pelabuhan, Anda akan memutuskan awalan build Anda, tetapi menggunakan gambar buruh pelabuhan khusus membuat semua ini sangat sederhana seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
buat…membuat
lakukan pemasangan
Untuk memverifikasi bahwa build dan instalasi berhasil, mari kita tulis program uji C++ sepele yang menyertakan pustaka OpenCV dan kemudian jalankan. Berikut adalah contoh kode yang dapat Anda gunakan untuk menguji pemasangan Anda:
#sertakan "opencv2/core/core.hp"#termasuk
int utama()
cv::Titik2f p(4, 5);
std::cout << "Point output: " << p << std::endl;
kembali 0;
Anda dapat membangun dan menjalankannya seperti ini:
root@6d6b443afced:~/src# g++ tes.tes cpp-oroot@6d6b443afced:~/src# ./uji
Keluaran poin: [4, 5]
Selamat bekerja, pekerjaan selesai.
Langkah selanjutnya
Pengenalan Wajah OpenCV
Referensi:
- https://opencv.organisasi/
- https://opencv.org/tentang.html
- https://docs.opencv.org/3.3.1/d1/dfb/intro.html
- https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV
