Die Open Source Computer Vision Library, oder OpenCV, wenn Sie es vorziehen, beherbergt über 2500 Algorithmen, umfangreiche Dokumentation und Beispielcode für Echtzeit-Computer-Vision.
OpenCV konzentriert sich hauptsächlich auf die Echtzeit-Bildverarbeitung als solche. Wenn es Intels integrierte Leistungsprimitive auf dem System findet, wird es diese kommerziell optimierten Routinen nutzen, um sich selbst zu beschleunigen.
OpenCV-Bibliothek unterstützt:
- Erfassung in Echtzeit.
- Importieren von Videodateien.
- Objekterkennung.
- Grundlegende Bildbearbeitung: Helligkeit, Kontrast, Schwellenwert.
- Blob-Erkennung
OpenCV kann zahlreiche verschiedene Aufgaben erfüllen, einschließlich grundlegender Bildverarbeitung, wie z. B. Filterung, Morphologie, geometrische Transformationen, Histogramme und Farbraumtransformationen. Es kann auch fortgeschrittene Bildverarbeitung wie Inpainting, Wasserscheitel- und Mittelwert-Segmentierung usw. durchführen. OpenCV kann auch komplexere Aufgaben wie Konturverarbeitung und Berechnungsgeometrie, verschiedene Merkmalsdetektoren und Deskriptoren (diese können vom einfachen Harris-Detektor bis zur Hough-Transformation, SURF oder MSER reichen), Objektverfolgung, optischer Fluss, Objekterkennung mit Kaskaden von verstärkten Haar-Klassifikatoren, Kamerakalibrierung und maschinelle Lernwerkzeuge (Daten-Clustering und statistische Klassifikatoren) übernehmen.
Die Anwendung ist plattformübergreifend und funktioniert unter Windows, Mac OS X, Linux, Android und iOS.
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