Che cos'è il monitoraggio OpenCV?

Open Source Computer Vision Library è il nome completo di OpenCV, una libreria di funzioni di programmazione e toolkit open source per l'utilizzo multipiattaforma nell'elaborazione di immagini di visione artificiale in tempo reale e tracciamento OpenCV. Sviluppato verso la fine del 21 ° secolo, inizialmente era destinato a pareti di visualizzazione tridimensionali (3D) e ray tracing. Facendo uso della codifica creativa, OpenCV può offrire agli sviluppatori un 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 acquisire file in tempo reale, configurazioni video di base, rilevamento di oggetti e tracciamento di movimenti e colori, tra le altre funzioni. OpenCV è in grado di calibrare le telecamere in quanto può trovare e tracciare le calibrazioni delle telecamere e impostare la corrispondenza stereo sulle videocamere.

La funzione CalcGlobalOrientation per il tracciamento OpenCV calcola l'orientamento del movimento di una regione specifica insieme a un secondo comando CalcMotionGradient e crea una cronologia del movimento e un timestamp per tracciare la direzione del movimento, restituendo i risultati in gradi e registrando i successivi spostamenti. Il risultato finale sarebbe una somma dell'orientamento originale e degli angoli di spostamento. Lettura e scrittura di file di immagine e forzatura di essi su 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 byte a colori.

Il flusso ottico delle immagini può essere diretto mediante il rilevamento della corrispondenza dei blocchi e ogni pixel calcolato e istruito nel flusso. Allocazione e rilascio di immagini per immagini a byte a un canale o immagini float a tre canali per impostare una regione di interesse o clonare un'immagine sono possibili. OpenCV consente l'acquisizione di immagini di fotogrammi da una sequenza video da un file da più telecamere contemporaneamente afferrando un'immagine da ciascuna e quindi recuperando da tutte, per creare e modificare nuovi flussi video.

Il tracciamento facciale OpenCV viene eseguito mediante le sue funzioni Camshift. Questa funzione implementa un algoritmo di tracciamento degli oggetti, trova il centro dell'oggetto, crea un istogramma di colore, calcola la probabilità facciale, quindi sposta la posizione del rettangolo della faccia in ogni fotogramma video ed effettua le regolazioni calcolando le dimensioni e l'angolo. Concentra i pixel più luminosi sulla faccia centrata e usa la scala per adattarsi alle facce più piccole nei fotogrammi successivi se l'immagine si sta ritirando.

Le capacità di tracciamento OpenCV sono utilizzate in molte applicazioni. Dal riconoscimento facciale al riconoscimento dei gesti, robotica mobile, programmi di interazione uomo-computer e stereopsis, che crea la percezione della profondità della visione stereo mediante l'uso di due telecamere, facendo uso di oggetti, colore e motion tracking. OpenCV ha anche librerie statistiche di machine learning contenenti moduli di apprendimento dell'albero delle decisioni, algoritmi di tracciamento della massimizzazione delle aspettative, alberi di aumento del gradiente e moduli di funzionamento delle reti neurali artificiali.