Co to jest śledzenie OpenCV?
Open Source Computer Vision Library to pełna nazwa OpenCV, biblioteki funkcji programistycznych i zestawu narzędzi open source do użytku międzyplatformowego w przetwarzaniu obrazów wizyjnych w czasie rzeczywistym i śledzeniu OpenCV. Opracowany pod koniec XXI wieku, początkowo był przeznaczony do trójwymiarowych (3-D) ścian ekspozycyjnych i śledzenia promieni. Wykorzystując kreatywne kodowanie, OpenCV może zaoferować programistom zoptymalizowany pod kątem wydajności kod oparty na wizji w interfejsie C lub C ++, choć jest dostępny w kilku językach i można go dostosować do zdalnego użycia na urządzeniach przenośnych. Jest w stanie przechwytywać pliki wideo w czasie rzeczywistym, podstawowe konfiguracje wideo, wykrywanie obiektów oraz śledzenie ruchu i kolorów, a także inne funkcje. OpenCV może kalibrować kamery, ponieważ może znajdować i śledzić kalibracje kamer oraz ustawiać korespondencję stereo w kamerach wideo.
Funkcja CalcGlobalOrientation do śledzenia OpenCV oblicza orientację ruchu określonego regionu w połączeniu z drugim poleceniem CalcMotionGradient oraz tworzy historię ruchu i znacznik czasu do śledzenia kierunku ruchu, zwracając wyniki w stopniach i rejestrując kolejne zmiany. Ostateczny wynik byłby sumą pierwotnej orientacji i kątów przesunięcia. Odczytywanie i zapisywanie plików graficznych i zmuszanie ich do trójkanałowego kolorowego obrazu, pliki można modyfikować, uzyskiwać bezpośredni i pośredni dostęp oraz konwertować na obrazy w skali szarości lub kolorowe bajty.
Przepływ optyczny obrazów może być kierowany za pomocą śledzenia dopasowywania bloków, a każdy piksel obliczany i instruowany o przepływie. Możliwe jest przydzielanie i zwalnianie obrazów dla jednokanałowych obrazów bajtowych lub trójkanałowych obrazów zmiennoprzecinkowych w celu ustawienia interesującego regionu lub sklonowania obrazu. OpenCV pozwala na przechwytywanie obrazów klatek z sekwencji wideo z pliku z kilku kamer jednocześnie, chwytając jeden obraz z każdego, a następnie pobierając z nich wszystkich, aby tworzyć i edytować nowe przepływy wideo.
Śledzenie twarzy OpenCV odbywa się za pomocą funkcji Camshift. Ta funkcja implementuje algorytm śledzenia obiektu, znajduje centrum obiektu, tworzy histogram koloru, oblicza prawdopodobieństwo twarzy, a następnie przesuwa położenie prostokąta twarzy w każdej ramce wideo i dokonuje regulacji poprzez obliczenie rozmiaru i kąta. Koncentruje najjaśniejsze piksele nad wyśrodkowaną twarzą i wykorzystuje skalę do dostosowania się do mniejszych twarzy w kolejnych klatkach, jeśli obraz się wycofuje.
Funkcje śledzenia OpenCV są wykorzystywane w wielu aplikacjach. Od rozpoznawania twarzy po rozpoznawanie gestów, robotykę mobilną, programy interakcji człowiek-komputer i stereopsję, która tworzy percepcję głębi obrazu stereo za pomocą dwóch kamer, wykorzystując śledzenie obiektu, koloru i ruchu. OpenCV posiada również biblioteki uczenia maszynowego, zawierające moduły uczenia drzewa decyzyjnego, algorytmy śledzenia maksymalizacji oczekiwań, drzewa zwiększające gradient i moduły funkcjonujące sztucznych sieci neuronowych.