Co to jest śledzenie OpenCV?
Biblioteka wizji komputerowej open source to pełna nazwa OpenCV, biblioteki funkcji programowania i zestaw narzędzi open source do użytku międzyplatformowego w przetwarzaniu obrazu wizji komputerowej w czasie rzeczywistym i śledzeniu OpenCV. Opracowany w pobliżu XXI wieku, początkowo był zapasany na trójwymiarowe (3-D) ściany i śledzenie promieni. Korzystając z kreatywnego kodowania, OpenCV może zaoferować ramy dla programistów zoptymalizowanego wydajnością kodu wizji w interfejsie C lub C ++, choć dostępnym w kilku językach i można je dostosować do zdalnego użycia na urządzeniach ręcznych. Jest zdolny do przechwytywania plików wideo w czasie rzeczywistym, podstawowych konfiguracji wideo, wykrywania obiektów oraz śledzenia ruchu i kolorów. OpenCV jest zdolne do kalibracji aparatu, ponieważ może znaleźć i śledzić kalibrację kamery i ustawić korespondencję stereo na kamerach wideo.
Funkcja CalcGlobalorientacji dla śledzenia opencv oblicza orientację ruchu określonego regionu w połączeniuz drugim poleceniem CalcMotion Gradign i tworzy historię ruchu i znacznik czasu, aby śledzić kierunek ruchu, powrót wyników w stopniach i rejestrowanie kolejnych zmian. Ostatecznym rezultatem byłby suma oryginalnej orientacji i kąty zmiany. Czytanie i pisanie plików obrazów oraz wymuszanie ich do trójbojowego obrazu kolorowego, pliki można modyfikować, bezpośrednio i pośrednio uzyskiwać dostęp i konwertować na obrazy w skali szarości lub obrazy bajtów.
Przepływ optyczny obrazów można kierować za pomocą śledzenia dopasowania bloku, a każdy piksel obliczył i instruowany w przepływie. Możliwe są alokacja i uwalnianie obrazów dla jednoczenokanałowych obrazów bajtowych lub trójbanowych obrazów pływakowych, aby ustawić obszar zainteresowania lub klon. OpenCV umożliwia przechwytywanie obrazów ramek z sekwencji wideo z pliku z kilku kamer jednocześnie poprzez pobieranie jednego obrazu, a następnie pobieranieg Od nich wszystkich, aby utworzyć i edytować nowe przepływy wideo.
Śledzenie oparcia na twarz odbywa się za pomocą funkcji wysyłań rozudowych. Ta funkcja implementuje algorytm śledzenia obiektów, znajduje centrum obiektu, tworzy histogram kolorów, 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 adaptacji na mniejsze twarze w kolejnych ramach, jeśli obraz się wycofuje.
Zdolności śledzenia openCV są używane w wielu aplikacjach. Od rozpoznawania twarzy po rozpoznawanie gestów, mobilną robotykę, programy interakcji ludzkich-komputerowych i stereopsis, które tworzą stereo wizji postrzeganie głębokości wizji za pomocą dwóch kamer, wykorzystującego obiekt, kolor i śledzenie ruchu. OpenCV ma również statystyczne biblioteki uczenia maszynowego zawierające moduły uczenia się drzew decyzyjnych, algorytmy śledzenia maksymalizacji oczekiwań, gradientZwiększanie drzew i sztucznych modułów funkcjonujących sieci neuronowych.