Cos'è il monitoraggio di OpenCV?
La libreria di visione computer open source è il nome completo per OpenCV, una libreria di funzioni di programmazione e toolkit open source per l'uso multipiattaforma nell'elaborazione delle immagini della visione informatica in tempo reale e il monitoraggio di OpenCV. Sviluppato vicino alla svolta del 21 ° secolo, inizialmente era stato previsto per pareti di visualizzazione tridimensionali (3-D) e tracciamento dei raggi. Utilizzando la codifica creativa, OpenCV può offrire un framework agli sviluppatori di codice basato sulla visione ottimizzato per le prestazioni in un'interfaccia C o C ++ inizialmente, sebbene disponibile in diverse lingue ed è adattabile per l'utilizzo remoto su dispositivi portatili. È in grado di cattura in tempo reale del file video, configurazioni di video di base, rilevamento di oggetti e tracciamento del movimento e del colore, tra le altre funzioni. OpenCV è in grado di calibrazioni della fotocamera in quanto può trovare e tenere traccia delle calibrazioni della fotocamera e impostare la corrispondenza stereo su videocamere.
La funzione Calclobaloriengeting per il tracciamento OpenCV calcola l'orientamento di movimento di una regione specificata in combinazioneCon un secondo comando Calcmotiongradient e crea una cronologia del movimento e un timestamp per tenere traccia della direzione del movimento, restituendo risultati in gradi e registrando successivi turni. Il risultato finale sarebbe una somma dell'orientamento originale e degli angoli del turno. Lettura e scrittura di file di immagini e forzandole a un'immagine a colori a tre canali, i file possono essere modificati, accessibili direttamente e indirettamente e convertiti in immagini in scala di grigi o immagini di byte a colori.
Il flusso ottico delle immagini può essere diretto mediante il monitoraggio della corrispondenza a blocchi e ogni pixel calcolato e istruito nel flusso. Allocazione e rilascio di immagini per immagini di byte a un canale o immagini galleggianti a tre canali per impostare una regione di interesse o clonare un'immagine. OpenCV consente l'acquisizione di immagini di frame da una sequenza video da un file da diverse telecamere contemporaneamente afferrando un'immagine da ciascuna e poi recuperareg da tutti, per creare e modificare nuovi flussi video.
Il monitoraggio di OpenCV facciale viene eseguito per mezzo delle sue funzioni CAMSHIFT. Questa funzione implementa un algoritmo di tracciamento degli oggetti, trova il centro di oggetti, crea un istogramma di colore, calcola la probabilità facciale, quindi sposta la posizione del rettangolo del viso in ciascun frame video e apporta regolazioni calcolando le dimensioni e l'angolo. Concentra i pixel più luminosi sulla faccia centrata e usa la scala per adattarsi a facce più piccole nei frame successivi se l'immagine si sta ritirando.
Le capacità di tracciamento OpenCV sono utilizzate in molte applicazioni. Dal riconoscimento facciale al riconoscimento dei gesti, alla robotica mobile, ai programmi di interazione umana-computer e alla stereopsis, che crea percezione della profondità della visione stereo mediante l'utilizzo di due telecamere, utilizzando oggetti, colore e tracciamento del movimento. OpenCV ha anche librerie statistiche di apprendimento automatico contenenti moduli di apprendimento degli alberi decisionali, algoritmi di monitoraggio della massimizzazione delle aspettative, gradienteAumentando alberi e moduli di funzionamento delle reti neurali artificiali.