O que é o rastreamento OpenCV?

Biblioteca de visão computacional de código aberto é o nome completo do OpenCV, uma biblioteca de funções de programação e kit de ferramentas de código aberto para uso cruzado no processamento de imagem de visão computacional em tempo real e rastreamento de OpenCV. Desenvolvido perto da virada do século XXI, foi inicialmente proposto para paredes tridimensionais (3-D) e rastreamento de raios. Utilizando a codificação criativa, o OpenCV pode oferecer uma estrutura para desenvolvedores de código baseado em visão otimizado para o desempenho em uma interface C ou C ++ inicialmente, embora disponível em vários idiomas, e é adaptável para uso remoto em dispositivos manuais. É capaz de capturar em tempo real, configurações básicas de vídeo, detecção de objetos e rastreamento de movimento e cores, entre outras funções. O OpenCV é capaz de calibrações da câmera, pois pode encontrar e rastrear calibrações da câmera e definir a correspondência estéreo em câmeras de vídeo.Com um segundo comando calcmotiongradient, e cria um histórico de movimento e um registro de data e hora para rastrear a direção do movimento, retornando resulta em graus e registrando turnos subseqüentes. O resultado final seria uma soma da orientação original e dos ângulos de mudança. Leitura e escrita de arquivos de imagem e forçando deles para uma imagem colorida de três canais, os arquivos podem ser modificados, direta e indiretamente acessados ​​e convertidos em imagens em escala de cinza ou imagens de bytes de cores.

O fluxo óptico de imagens pode ser direcionado por meio de rastreamento de correspondência de blocos e todos os pixels calculados e instruídos no fluxo. Alocação e liberação de imagens para imagens de bytes de um canal ou imagens de flutuação de três canais para definir uma região de interesse ou clonar uma imagem são possíveis. OpenCV permite a captura de imagens de quadro de uma sequência de vídeo de um arquivo de várias câmeras simultaneamente pegando uma imagem de cada uma e depois recuperandog de todos eles, para criar e editar novos fluxos de vídeo.

O rastreamento facial do OpenCV é feito por meio de suas funções de troca de cames. Essa função implementa um algoritmo de rastreamento de objeto, encontra o centro de objeto, cria um histograma de cores, calcula a probabilidade facial e muda a localização do retângulo da face em cada quadro de vídeo e faz ajustes calculando o tamanho e o ângulo. Ele concentra os pixels mais brilhantes sobre a face centralizada e usa a escala para se adaptar a faces menores nos quadros subsequentes se a imagem estiver recuando.

As habilidades de rastreamento

OpenCV são usadas em muitas aplicações. Do reconhecimento facial ao reconhecimento de gestos, robótica móvel, programas de interação humano-computador e estereopsis, o que cria percepção da profundidade da visão estéreo por meio de usar duas câmeras, utilizando objeto, cor e rastreamento de movimento. OpenCV também possui bibliotecas estatísticas de aprendizado de máquina contendo módulos de aprendizado de árvores de decisão, algoritmos de rastreamento de maximização de expectativa, gradienteAumentar árvores e redes neurais artificiais módulos de funcionamento.