Co je sledování OpenCV?
Knihovna počítačového vidění s otevřeným zdrojovým kódem je celý název pro OpenCV, programovací funkce knihovny a sada nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem pro použití mezi platformami v reálném čase v reálném čase zpracování obrazu počítače a sledování OpenCV. Vyvinuté na přelomu 21. století, bylo původně účel pro trojrozměrné (3-D) displejové stěny a trasování paprsků. OpenCV, který využívá kreativní kódování, může nabídnout rámec pro vývojáře kódu založeného na vizi optimalizovaném výkonem v rozhraní C nebo C ++, i když je k dispozici v několika jazycích a je přizpůsobitelný pro vzdálené použití na ručních zařízeních. Je schopen zachytit video soubory v reálném čase, základní konfigurace videa, detekce objektů a sledování pohybu a barev, mimo jiné. OpenCV je schopen kalibrace kamery, protože může najít a sledovat kalibrace kamery a nastavit stereo korespondenci na video kamerách.s druhým příkazem CalcMotiongradient a vytvoří historii pohybu a časové razítko ke sledování směru pohybu, výsledky návratu ve stupních a zaznamenávání následných posunů. Konečným výsledkem by byla součet původní orientace a úhly posunu. Čtení a psaní obrazových souborů a jejich nuci k jejich tříkanálovému barevnému obrázku lze soubory upravit, přímo a nepřímo přístupné a převedeny na obrázky ve stupních šedi nebo barevné bajty.
Optický tok obrázků může být nasměrován pomocí sledování porovnávání bloků a každý pixel vypočítaný a instruován v toku. Přidělení a uvolňování obrázků pro jednokanálové bajtové obrázky nebo tříkanálové float snímky pro nastavení oblasti zájmu nebo klonování je možné. OpenCV umožňuje zachycení obrázků rámečku z video sekvence ze souboru z několika kamer současně popadnutím jednoho obrázku z každého a poté vyhledáváníg G od všech, vytvořit a upravit nové toky videa.
Sledování obličeje OpenCV se provádí pomocí svých funkcí camshift. Tato funkce implementuje algoritmus sledování objektu, najde centrum objektu, vytváří barevný histogram, vypočítá pravděpodobnost obličeje a poté posune umístění obdélníku obličeje v každém videozáznamu a provádí úpravy výpočtem velikosti a úhlu. Soustředí nejjasnější pixely přes středovou obličej a používá měřítko pro přizpůsobení se menším obličejům v následných snímcích, pokud se obrázek ustupuje.
V mnoha aplikacích se používají schopnosti sledování OpenCV. Od rozpoznávání obličeje po rozpoznávání gest, mobilní robotiky, interakce s lidským počítačem a stereopsis, což vytváří vnímání hloubky stereo vidění pomocí dvou kamer, využití objektu, barvy a sledování pohybu. OpenCV má také statistické knihovny strojového učení obsahující moduly pro učení stromu rozhodování, algoritmy sledování maximalizace očekávání maximalizace, gradientZvyšování stromů a umělých neuronových sítí fungujících modulů.