Qu'est-ce que le suivi OpenCV?
Open Source Computer Vision Library est le nom complet d'OpenCV, une bibliothèque de fonctions de programmation et une boîte à outils open source à utiliser sur plusieurs plates-formes pour le traitement d'images de vision par ordinateur en temps réel et le suivi OpenCV. Développé vers le début du XXIe siècle, il était initialement conçu pour des murs d'affichage tridimensionnels (3-D) et le traçage des rayons. En utilisant le codage créatif, OpenCV peut offrir un cadre aux développeurs de code basé sur la vision à performances optimisées dans une interface C ou C ++, bien qu’il soit disponible en plusieurs langues, et qu’il soit adaptable à une utilisation à distance sur des appareils portables. Il est capable de capturer des fichiers vidéo en temps réel, des configurations vidéo de base, de détecter des objets et de suivre les mouvements et les couleurs, entre autres fonctions. OpenCV est capable de calibrer les caméras car il peut rechercher et suivre les calibrages des caméras et définir la correspondance stéréo sur les caméras vidéo.
La fonction CalcGlobalOrientation pour le suivi OpenCV calcule l'orientation du mouvement d'une région spécifiée en conjonction avec une deuxième commande CalcMotionGradient, et crée un historique et un horodatage du mouvement pour suivre la direction du mouvement, renvoyer les résultats en degrés et enregistrer les décalages suivants. Le résultat final serait une somme de l'orientation initiale et des angles de décalage. Lors de la lecture et de l’écriture de fichiers image et de leur conversion forcée en une image couleur à trois canaux, vous pouvez modifier les fichiers, y accéder directement et indirectement et les convertir en images en niveaux de gris ou en octets couleur.
Le flux optique des images peut être dirigé au moyen d’un suivi d’appariement de blocs, chaque pixel étant calculé et instruit dans un flux. L'attribution et la libération d'images pour des images d'octet à un canal ou des images flottantes à trois canaux pour définir une région d'intérêt ou cloner une image sont possibles. OpenCV permet de capturer des images à partir d'une séquence vidéo à partir d'un fichier de plusieurs caméras simultanément en capturant une image de chacune puis en les extrayant toutes pour créer et éditer de nouveaux flux vidéo.
Le suivi du visage OpenCV se fait au moyen de ses fonctions Camshift. Cette fonction implémente un algorithme de suivi d'objet, trouve le centre de l'objet, crée un histogramme de couleur, calcule la probabilité faciale, puis modifie l'emplacement du rectangle du visage dans chaque image vidéo et effectue les ajustements nécessaires en calculant la taille et l'angle. Il concentre les pixels les plus brillants sur la face centrée et utilise une échelle pour s’adapter aux plus petits visages des images suivantes si l’image se retire.
Les capacités de suivi OpenCV sont utilisées dans de nombreuses applications. De la reconnaissance faciale à la reconnaissance des gestes, de la robotique mobile aux programmes d’interaction homme-machine et de la stéréopsie, qui crée une perception de la profondeur de vision stéréoscopique en utilisant deux caméras et en utilisant le suivi des objets, des couleurs et des mouvements. OpenCV possède également des bibliothèques d’apprentissage statistique comprenant des modules d’apprentissage des arbres de décision, des algorithmes de suivi de maximisation des attentes, des arbres renforçant le gradient et des modules fonctionnant avec des réseaux de neurones artificiels.