O que é o OpenCV Tracking?
Open Source Computer Vision Library é o nome completo do OpenCV, uma biblioteca de funções de programação e um kit de ferramentas de código aberto para uso em várias plataformas no processamento de imagens de visão por computador em tempo real e rastreamento OpenCV. Desenvolvido perto da virada do século XXI, foi inicialmente proposto para paredes tridimensionais (3-D) e traçado de raios. Utilizando a codificação criativa, o OpenCV pode oferecer uma estrutura para desenvolvedores de código baseado em visão com desempenho otimizado em uma interface C ou C ++ inicialmente, embora disponível em vários idiomas, e é adaptável para uso remoto em dispositivos portáteis. É capaz de captura de arquivos de vídeo 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 de câmera, pois pode encontrar e rastrear calibrações de câmera e definir correspondência estéreo em câmeras de vídeo.
A função CalcGlobalOrientation para rastreamento OpenCV calcula a orientação do movimento de uma região especificada em conjunto com um segundo comando CalcMotionGradient e cria um histórico de movimento e um carimbo de data / hora para rastrear a direção do movimento, retornando resultados em graus e registrando as mudanças subsequentes. O resultado final seria uma soma da orientação original e dos ângulos de mudança. Lendo e gravando arquivos de imagem e forçando-os a uma imagem colorida de três canais, os arquivos podem ser modificados, acessados direta e indiretamente e convertidos em imagens em escala de cinza ou em imagens de bytes coloridas.
O fluxo óptico das imagens pode ser direcionado por meio de rastreamento de correspondência de blocos e cada pixel calculado e instruído no fluxo. É possível alocar e liberar imagens para imagens de bytes de um canal ou imagens flutuantes de três canais para definir uma região de interesse ou clonar uma imagem. O OpenCV permite a captura de imagens de quadro de uma sequência de vídeo de um arquivo de várias câmeras simultaneamente, capturando uma imagem de cada uma e depois recuperando todas elas, para criar e editar novos fluxos de vídeo.
O rastreamento facial OpenCV é feito por meio de suas funções Camshift. Essa função implementa um algoritmo de rastreamento de objetos, localiza o centro do 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 o rosto centralizado e usa a escala para se adaptar a rostos menores nos quadros subsequentes, se a imagem estiver em retrocesso.
As habilidades de rastreamento OpenCV são usadas em muitos aplicativos. Do reconhecimento facial ao reconhecimento de gestos, robótica móvel, programas de interação homem-computador e estereopsia, que cria a percepção da profundidade da visão estéreo por meio do uso de duas câmeras, usando o rastreamento de objetos, cores e movimentos. O OpenCV também possui bibliotecas estatísticas de aprendizado de máquina contendo módulos de aprendizado em árvore de decisão, algoritmos de rastreamento de maximização de expectativa, árvores de aumento de gradiente e módulos funcionais de redes neurais artificiais.