¿Qué es el seguimiento de OpenCV?
Open Source Computer Vision Library es el nombre completo para OpenCV, una biblioteca de funciones de programación y un kit de herramientas de código abierto para uso multiplataforma en el procesamiento de imágenes de visión por computadora en tiempo real y el seguimiento de OpenCV. Desarrollado cerca del cambio de siglo XXI, inicialmente se propuso para paredes de exhibición tridimensionales (3-D) y trazado de rayos. Haciendo uso de la codificación creativa, OpenCV puede ofrecer un marco a los desarrolladores del código basado en la visión optimizado de rendimiento en una interfaz C o C ++ inicialmente, aunque está disponible en varios idiomas, y es adaptable para el uso remoto en dispositivos de mano. Es capaz de captura en tiempo real del archivo de video, configuraciones de video básicas, detección de objetos y seguimiento de movimiento y color, entre otras funciones. OpenCV es capaz de calibraciones de la cámara, ya que puede encontrar y rastrear las calibraciones de la cámara y establecer correspondencia estéreo en las cámaras de video.
La función calcGlobalorientation para el seguimiento de OpenCV calcula la orientación del movimiento de una región especificada en conjunciónCon un segundo comando CalcMotionGradient, y crea un historial de movimiento y una marca de tiempo para rastrear la dirección del movimiento, devolver los resultados en grados y registrar los cambios posteriores. El resultado final sería una suma de la orientación original y los ángulos de cambio. Lectura y redacción de archivos de imagen y forzados a una imagen en color de tres canales, los archivos se pueden modificar, acceder directa e indirectamente, y convertirse en imágenes en escala de grises o imágenes de bytes de color.
El flujo óptico de imágenes se puede dirigir mediante el seguimiento de la coincidencia de bloque, y cada píxel calculado e instruido en flujo. La asignación y la liberación de imágenes para imágenes de bytes de un canal o imágenes flotantes de tres canales para establecer una región de interés o clonar una imagen son posibles. OpenCV permite la captura de imágenes de cuadro de una secuencia de video de un archivo de varias cámaras simultáneamente tomando una imagen de cada una y luego recuperarG de todos ellos, para crear y editar nuevos flujos de video.
El seguimiento de OpenCV facial se realiza mediante sus funciones de CamShift. Esta función implementa un algoritmo de seguimiento de objetos, encuentra el centro de objetos, crea un histograma de color, calcula la probabilidad facial, luego cambia la ubicación del rectángulo de la cara en cada marco de video y realiza ajustes calculando el tamaño y el ángulo. Concentra los píxeles más brillantes sobre la cara centrada y utiliza la escala para adaptarse a caras más pequeñas en los marcos posteriores si la imagen se retira.
Las habilidades de seguimiento de OpenCV se utilizan en muchas aplicaciones. Desde el reconocimiento facial hasta el reconocimiento de gestos, la robótica móvil, los programas de interacción humano y la estereopsis, que crea la percepción de profundidad de visión estéreo mediante el uso de dos cámaras, utilizando objetos, color y seguimiento de movimiento. OpenCV también tiene bibliotecas estadísticas de aprendizaje automático que contienen módulos de aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos de seguimiento de la maximización de expectativas, gradienteAumento de los árboles y los módulos de funcionamiento de las redes neuronales artificiales.