OpenCV
OpenCV byla zahájena na Intel v roce 1999 Gary Bradsky, a první vydání vyšlo v roce 2000. Vadim Pisarevsky se připojil k Garymu Bradskému, aby řídil Ruský softwarový tým Intel OpenCV. V roce 2005 byl OpenCV použit na Stanley, vozidlo, které vyhrálo 2005 DARPA Grand Challenge. Později jeho aktivní vývoj pokračoval pod podporou Willow Garage s Garym Bradským a Vadimem Pisarevským, kteří vedli projekt. OpenCV nyní podporuje velké množství algoritmů souvisejících s počítačovým viděním a strojovým učením a každým dnem se rozšiřuje.
OpenCV podporuje širokou škálu programovacích jazyků, jako je C++, Python, Java atd., a je k dispozici na různých platformách, včetně Windows, Linux, OS X, Android a iOS. Rozhraní pro vysokorychlostní operace GPU založené na CUDA a OpenCL jsou také v aktivním vývoji.
OpenCV-Python je Python API pro OpenCV, který kombinuje nejlepší vlastnosti OpenCV C++ API a jazyka Python.
OpenCV-Python
OpenCV-Python je knihovna vazeb Pythonu navržená k řešení problémů s počítačovým viděním.
Python je univerzální programovací jazyk, který založil Guido van Rossum a který se stal velmi populární velmi rychle, hlavně kvůli své jednoduchosti a čitelnosti kódu. Umožňuje programátorovi vyjádřit myšlenky v menším počtu řádků kódu bez snížení čitelnosti.
ve srovnání s jazyky jako C/C++ je Python pomalejší. Řekl, že Python lze snadno rozšířit s C/C++, které nám umožňuje napsat výpočetně náročných kód v C/C++ a vytvořit Python obaly, které mohou být použity jako Python moduly. To nám dává dvě výhody: Za prvé, kód je stejně rychlý jako původní kód C/C++ (protože se jedná o skutečný kód C++ pracující na pozadí)a za druhé, je snazší kódovat v Pythonu než C / C++. OpenCV-Python je obal Pythonu pro původní implementaci OpenCV c++.
OpenCV-Python využívá Numpy, což je vysoce optimalizovaná Knihovna pro numerické operace se syntaxí ve stylu MATLAB. Všechny struktury OpenCV pole jsou převedeny do az Numpy polí. To také usnadňuje integraci s jinými knihovnami, které používají Numpy, jako jsou SciPy a Matplotlib.
OpenCV představuje novou sadu výukových programů, které vás provedou různými funkcemi dostupnými v OpenCV-Python. Tato příručka je zaměřena především na OpenCV 3.x verze (ačkoli většina tutoriálů bude také pracovat s OpenCV 2.x).
předchozí znalost Pythonu a Numpy se doporučuje, protože nebudou zahrnuty v této příručce. Znalost s Numpy je nutností pro psaní optimalizovaného kódu pomocí OpenCV-Python.
tento tutoriál původně zahájil Abid Rahman K. jako součást programu Google Summer of Code 2013 pod vedením Alexandra Mordvintseva.
OpenCV vás potřebuje !!!
vzhledem k tomu, že OpenCV je open source iniciativa, všichni jsou vítáni, aby přispěli do knihovny, dokumentace a výukových programů. Pokud v tomto tutoriálu najdete nějakou chybu (od Malé pravopisné chyby až po závažnou chybu v kódu nebo konceptu), můžete ji opravit klonováním OpenCV v GitHubu a odesláním žádosti o vytažení. Vývojáři OpenCV zkontrolují váš požadavek na pull, poskytnou vám důležitou zpětnou vazbu a (jakmile projde schválením recenzenta) bude sloučena do OpenCV. Ty se pak stanou open source přispěvatele 🙂
Jako nové moduly jsou přidány do OpenCV-Python, tento tutoriál bude muset být rozšířen. Pokud jste obeznámeni s konkrétním algoritmem a můžete napsat tutoriál včetně základní teorie algoritmu a kódu zobrazujícího příklad použití, udělejte to prosím.
nezapomeňte, že společně můžeme tento projekt učinit velkým úspěchem !!!
přispěvatelé
níže je uveden seznam přispěvatelů, kteří odeslali výukové programy do OpenCV-Python.
- Alexander Mordvintsev (GSoC-2013 mentor)
- Abid Rahman k. (GSoC-2013 intern)