Шпаргалка по opencv

Содержание:

Начало работы с OpenCV 3.1 в Windows

Мы устанавливаем OpenCV 3.1.0 в Windows и начинаем работу. Существует два способа установки OpenCV на окна. Один из них — загрузить установщик и запустить его. Другое — строить из источника.

ProTip: Убедитесь, что ваш путь OpenCV не содержит пробелов. Итак, лучше, если вы просто установите его в каталог C: \ или D: \ root

Проблема с указанным выше методом заключается в том, что вы не можете использовать модули opencv_contrib. Кроме того, он не поставляется со всеми сторонними инструментами и библиотеками. Итак, если вы хотите использовать все это, просто следуйте за ним.

Совет. Вы можете скачать Visual Studio 2013 Professional здесь. Он поставляется с пробной пробкой в течение 30 дней + расширенный маршрут продолжительностью 90 дней после входа в систему.

Нажмите Finish, и CMake автоматически загрузит все пакеты. Вы можете добавлять или удалять пакеты. Нажмите «Настроить» еще раз.
Теперь нажмите Configure еще раз, а затем нажмите Generate.

Ура!! Наслаждайтесь OpenCV.

Добавление каталога OpenCV в переменную PATH переменных среды:

Здесь добавьте папку bin, расположенную в вашей OpenCVdir / build / install / x86 / vc ** / bin, к этой переменной. Будьте осторожны, чтобы не заменить существующие значения Path.
После этого вам нужно перезапустить систему для изменения переменных среды, и теперь вы готовы к работе.

OpenCV on Wheels

Unofficial pre-built OpenCV packages for Python.

Installation and Usage

If you have previous/other manually installed (= not installed via ) version of OpenCV installed (e.g. cv2 module in the root of Python’s site-packages), remove it before installation to avoid conflicts.
Select the correct package for your environment:

There are four different packages and you should select only one of them. Do not install multiple different packages in the same environment. There is no plugin architecture: all the packages use the same namespace (). If you installed multiple different packages in the same environment, uninstall them all with and reinstall only one package.

a. Packages for standard desktop environments (Windows, macOS, almost any GNU/Linux distribution)
- run if you need only main modules
b. Packages for server (headless) environments

These packages do not contain any GUI functionality. They are smaller and suitable for more restricted environments.
- run if you need only main modules
Import the package:

All packages contain haarcascade files. can be used as a shortcut to the data folder. For example:
Before opening a new issue, read the FAQ below and have a look at the other issues which are already open.

Современное положение

Область компьютерного зрения может быть охарактеризована как молодая, разнообразная и динамично развивающаяся. И хотя существуют более ранние работы, можно сказать, что только с конца 1970-х началось интенсивное изучение этой проблемы, когда компьютеры смогли управлять обработкой больших наборов данных, таких как изображения. Однако эти исследования обычно начинались с других областей, и, следовательно, нет стандартной формулировки проблемы компьютерного зрения

Также, и это даже более важно, нет стандартной формулировки того, как должна решаться проблема компьютерного зрения. Вместо этого, существует масса методов для решения различных строго определённых задач компьютерного зрения, где методы часто зависят от задач и редко могут быть обобщены для широкого круга применения

Многие из методов и приложений все ещё находятся в стадии фундаментальных исследований, но всё большее число методов находит применение в коммерческих продуктах, где они часто составляют часть большей системы, которая может решать сложные задачи (например, в области медицинских изображений или измерения и контроля качества в процессах изготовления). В большинстве практических применений компьютерного зрения компьютеры предварительно запрограммированы для решения отдельных задач, но методы, основанные на знаниях, становятся всё более общими.

Важную часть в области искусственного интеллекта занимает автоматическое планирование или принятие решений в системах, которые могут выполнять механические действия, такие как перемещение робота через некоторую среду. Этот тип обработки обычно нуждается во входных данных, предоставляемых системами компьютерного зрения, действующими как видеосенсор и предоставляющими высокоуровневую информацию о среде и роботе.
Другие области, которые иногда описываются как принадлежащие к искусственному интеллекту и которые используются относительно компьютерного зрения, это распознавание образов и обучающие методы. В результате, компьютерное зрение иногда рассматривается как часть области искусственного интеллекта или области компьютерных наук вообще.

Ещё одной областью, связанной с компьютерным зрением, является обработка сигналов. Многие методы обработки одномерных сигналов, обычно временных сигналов, могут быть естественным путём расширены для обработки двумерных или многомерных сигналов в компьютерном зрении. Однако из-за своеобразной природы изображений существует много методов, разработанных в области компьютерного зрения и не имеющих аналогов в области обработки одномерных сигналов. Особым свойством этих методов является их нелинейность, что, вместе с многомерностью сигнала, делает соответствующую подобласть в обработке сигналов частью области компьютерного зрения.

Помимо упомянутых подходов к проблеме компьютерного зрения, многие из исследуемых вопросов могут быть изучены с чисто математической точки зрения. Например, многие методы основываются на статистике, методах оптимизации или геометрии. Наконец, большие работы ведутся в области практического применения компьютерного зрения — того, как существующие методы могут быть реализованы программно и аппаратно или как они могут быть изменены с тем, чтобы достичь высокой скорости работы без существенного увеличения потребляемых ресурсов.

Установка OpenCV из исходного кода

В официальном репозитории и репозитории pip находится не самая новая версия. На момент написания статьи, самая новая версия — 4.1.0. Если вы хотите установить именно её, вам понадобиться компилировать OpenCV из исходного кода.

Шаг 2. Клонирование репозитория

Создайте директорию в которую будут сохранены репозитории OpenCV и перейдите в неё

Затем скачайте репозитории. Будут загружены два репозитория — opencv и opencv-contrib. Второй репозиторий содержит алгоритмы компьютерного зрения и будет полезен всем, кто хочет работать с этой технологией.

Если вы хотите установить старую версию OpenCV перейдите в каталог обоих репозиториев и выполните в них команду:

Шаг 3. Подготовка к сборке

Когда загрузка завершится, создайте временную директорию сборки и переключитесь на нее:

Подготовьте сборку OpenCV, используя CMake:

Как только сборка CMake будет завершена, вы увидите нечто похожее на то, что показано ниже:

Шаг 4. Компиляция OpenCV

Измените флаг -j в соответствии с вашим процессором. Узнать число ядер процессора можно командой nproc. Например, в системе 4 ядра, поэтому используется флаг –j4. Начните процесс компиляции:

Компиляция может занять какое-то время. Это зависит от конфигурации вашей системы. После завершения вы увидите что-то подобное:

Когда процесс компиляции завершится, установите OpenCV с командой:

Шаг 6. Версия OpenCV

Чтобы проверить, прошла ли установка OpenCV успешно, введите следующие команды. Вы должны увидеть версию OpenCV:

Вывод:

Что и почему OPENCV?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) представляет собой библиотеку программного обеспечения для компьютерного зрения с открытым исходным кодом и компьютерного обучения. Он был построен для различных целей, таких как машинное обучение, компьютерное зрение, алгоритм, математические операции, захват видео, обработка изображений и т. Д. На протяжении многих лет он стал очень популярен среди исследователей и разработчиков как для поддержки на разных платформах (Windows, Linux , android, ios). Также он имеет обертку на разных известных языках программирования. В соответствии с лицензионным соглашением у него есть доступ к компаниям для использования и изменения кода.

Библиотека содержит более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые имеют отличную точность в производительности и скорости. Эти алгоритмы могут использоваться для обнаружения и распознавания лиц, идентификации объектов, классификации действий человека в видео, отслеживания движения камеры, отслеживания движущихся объектов, извлечения 3D-моделей объектов, создания 3D-облаков точек из стереокамер, сшивания изображений вместе для получения высокого разрешения изображение всей сцены, найти похожие изображения из базы данных изображений, удалять красные глаза с изображений, сделанных с помощью вспышки, следить за движениями глаз, распознавать декорации и устанавливать маркеры, чтобы накладывать их на дополненную реальность и т. д. В OpenCV есть отличные люди и сообщество, , разработчиками и исследователями, их число составляет более 47 тысяч, а количество загрузок превышает 7 миллионов. Библиотека обширна в профессиональных компаниях, исследовательских группах и других группах.

Многие известные компании, такие как Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota, используют библиотеку, есть много стартапов, таких как Applied Minds, VideoSurf и Zeitera, которые широко используют OpenCV. Развернутые применения OpenCV охватывают диапазон от сшивания изображений уличного обзора вместе, обнаруживая вторжения в видео наблюдения в Израиле, контролируя оборудование шахт в Китае, помогая роботам перемещаться и собирать объекты в Willow Garage, обнаруживать несчастные случаи в бассейнах в Европе, запускать интерактивное искусство в Испания и Нью-Йорк, проверяя взлетно-посадочные полосы для мусора в Турции, проверяя этикетки на продуктах на заводах по всему миру, чтобы быстро обнаружить лицо в Японии. Он имеет интерфейсы C ++, C, Python, Java и MATLAB и поддерживает Windows, Linux, Android и Mac OS. OpenCV ориентируется в основном на приложения в режиме реального времени и использует преимущества команд MMX и SSE, когда они доступны. В настоящее время активно развиваются полнофункциональные интерфейсы CUDA и OpenCL. Существует более 500 алгоритмов и около 10-кратного числа функций, которые составляют или поддерживают эти алгоритмы. OpenCV написан на языке C ++ и имеет шаблонный интерфейс, который работает без проблем с контейнерами STL.

Previous
Next

Frequently Asked Questions

Q: Do I need to install also OpenCV separately?

A: No, the packages are special wheel binary packages and they already contain statically built OpenCV binaries.

Q: Pip install fails with ?

Since version 4.3.0.*, wheels were replaced by wheels. If your pip is too old, it will try to use the new source distribution introduced in 4.3.0.38 to manually build OpenCV because it does not know how to install wheels. However, source build will also fail because of too old because it does not understand build dependencies in . To use the new pre-built wheels (or to build from source), your version must be >= 19.3. Please upgrade with .

Q: Pip install fails with ?

Q: Import fails on Windows: ?

If you have Windows Server 2012+, media DLLs are probably missing too; please install the Feature called «Media Foundation» in the Server Manager. Beware, some posts advise to install «Windows Server Essentials Media Pack», but this one requires the «Windows Server Essentials Experience» role, and this role will deeply affect your Windows Server configuration (by enforcing active directory integration etc.); so just installing the «Media Foundation» should be a safer choice.

Q: I have some other import errors?

A: Make sure you have removed old manual installations of OpenCV Python bindings (cv2.so or cv2.pyd in site-packages).

Q: Why the packages do not include non-free algorithms?

Q: Why the package and import are different (opencv-python vs. cv2)?

A: It’s easier for users to understand than and it makes it easier to find the package with search engines. (old interface in old OpenCV versions was named as ) is the name that OpenCV developers chose when they created the binding generators. This is kept as the import name to be consistent with different kind of tutorials around the internet. Changing the import name or behaviour would be also confusing to experienced users who are accustomed to the .

Asking a question

Please read before posting to any of OpenCV support forums/lists!

Do Not:

The following are not appropriate questions:
- general debugging/programming questions
- questions about software that is not related to OpenCV
- asking for help with your homework
Do not contact the developers/maintainers directly:
- the community can’t see question or answer(s) not asked/answered publicly
- open source development works best when the entire community participates in discussions and helps to answer questions

Do:

Be as specific as possible, with steps to reproduce. If we can reproduce the problem, we can fix it quickly.
Send all questions to OpenCV Answers or other corresponding mailing list, and report all bugs to the bug tracker.
Please specify your platform (Windows 32/64bit, Linux x86/x64/ppc/…, MacOSX 32/64bit/ppc); compiler version; OpenCV version/revision; whether IPP, OpenMP, MMX, SSE … have been enabled or not, and any other information that let us reproduce the environment, identify and localize the problem.
A sample code reproducing the problem helps us the most. Please check samples – for the preferred style (small code size, cross-platform). There is no need to provide any project files or makefiles, if it is a short single-file sample, we could build it and run in a minute.
Please provide the output of function every time you report a bug about the trunk version of OpenCV. The problem can be in your build settings, so the log can greatly help us.
If your application is complex, and the problem happens somewhere in the middle, often it is still possible to create a short standalone sample:
- capture and store the data that you pass to the function using
- copy the function call and put the corresponding reading from in front of it
Describe exactly what you were doing or are trying to do and what went wrong. If you say: “OpenCV doesn’t work!” – we will not be able to help you.
As appropriate, also include your:
- backtraces
- relevant config files
- screenshots or videos to demonstrate the problem

Documentation for opencv-python

CI build process

The project is structured like a normal Python package with a standard file.
The build process for a single entry in the build matrices is as follows (see for example file):

In Linux and MacOS build: get OpenCV’s optional C dependencies that we compile against
Checkout repository and submodules
- OpenCV is included as submodule and the version is updated
  manually by maintainers when a new OpenCV release has been made
- Contrib modules are also included as a submodule
Find OpenCV version from the sources
Build OpenCV
- tests are disabled, otherwise build time increases too much
- there are 4 build matrix entries for each build combination: with and without contrib modules, with and without GUI (headless)
- Linux builds run in manylinux Docker containers (CentOS 5)
- source distributions are separate entries in the build matrix
Rearrange OpenCV’s build result, add our custom files and generate wheel
Linux and macOS wheels are transformed with auditwheel and delocate, correspondingly
Install the generated wheel
Test that Python can import the library and run some sanity checks
Use twine to upload the generated wheel to PyPI (only in release builds)

Steps 1—4 are handled by .

The build can be customized with environment variables. In addition to any variables that OpenCV’s build accepts, we recognize:

. Set to to emulate the CI environment build behaviour. Used only in CI builds to force certain build flags on in . Do not use this unless you know what you are doing.
and . Set to to build the contrib and/or headless version
, Set to to enable the Java client build. This is disabled by default.
. Additional arguments for OpenCV’s CMake invocation. You can use this to make a custom build.

See the next section for more info about manual builds outside the CI environment.

Manual builds

If some dependency is not enabled in the pre-built wheels, you can also run the build locally to create a custom wheel.

Clone this repository:
Add custom Cmake flags if needed, for example: (in Windows you need to set environment variables differently depending on Command Line or PowerShell)
Select the version which you wish to build with and : i.e. if you wish to build
Run . NOTE: make sure you have the latest , the command replaces the old command which does not support .
- Optional: on Linux use the images as a build hosts if maximum portability is needed and run for the wheel after build
- Optional: on macOS use (same as but for macOS)
You’ll have the wheel file in the folder and you can do with that whatever you wish

Source distributions

Since OpenCV version 4.3.0, also source distributions are provided in PyPI. This means that if your system is not compatible with any of the wheels in PyPI, will attempt to build OpenCV from sources.

You can also force to build the wheels from the source distribution. Some examples:

If you need contrib modules or headless version, just change the package name (step 4 in the previous section is not needed). However, any additional CMake flags can be provided via environment variables as described in step 3 of the manual build section. If none are provided, OpenCV’s CMake scripts will attempt to find and enable any suitable dependencies. Headless distributions have hard coded CMake flags which disable all possible GUI dependencies.

Please note that build tools and are required for the build to succeed. On slow systems such as Raspberry Pi the full build may take several hours. On a 8-core Ryzen 7 3700X the build takes about 6 minutes.

Versioning

script searches for the version information from OpenCV sources and appends also a revision number specific to this repository to the version string. It saves the version information to file under in addition to some other flags.

Releases

A release is made and uploaded to PyPI when a new tag is pushed to master branch. These tags differentiate packages (this repo might have modifications but OpenCV version stays same) and should be incremented sequentially. In practice, release version numbers look like this:

e.g.

The master branch follows OpenCV master branch releases. 3.4 branch follows OpenCV 3.4 bugfix releases.

Development builds

Every commit to the master branch of this repo will be built. Possible build artifacts use local version identifiers:

e.g.

These artifacts can’t be and will not be uploaded to PyPI.

Supported Python versions

Python 3.x releases are provided for officially supported versions (not in EOL).

Currently, builds for following Python versions are provided:

3.5 (EOL in 2020-09-13, builds for 3.5 will not be provided after this)
3.6
3.7
3.8

Starting from 4.2.0 and 3.4.9 builds the macOS Travis build environment was updated to XCode 9.4. The change effectively dropped support for older than 10.13 macOS versions.

Contribute

If you want to help us, there are many ways to do it. By the way, did you see the “Donate” button on the main page?

Already have some code that you want to see as a part of the library? Please follow this guide.

Users can:

Help others, fill out some answers on our Q&A forum. You don’t have to be a guru to help.
Write cool tutorials: please follow the instructions.
Submit cool demo videos to our YouTube channel.
Say “thanks” with ratings and comments.

Developers can:

Participate in discussions regarding new code submissions. We have a lot of pull requests, and we need more people to review and test them! Actually you may become an official reviewer in the OpenCV project one day.
If you need a simple task to start from, please consider these ones. They are simple enough, so you can get familiar with the contribution process.
Contribute code: it has to be BSD and should not add extra dependencies. More information about a code submission is available on our developer site: contribution guide and coding style guide.
Test our latest code from the Git repository and report/fix any bugs you find. .
Help us optimize the bindings for different platforms/languages: CUDA, NEON, Python, Android or iOS.
Help us improve the unit tests, documentation, samples.

Company can:

Become a sponsor to help hire developers and organize events.
Contribute to the OpenCV library by providing coder time or by being part of development decisions.
Provide the infrastructure (testing farm, build farm, website).

Support

When something fails

If you are attempting to debug an OpenCV program:

At first try to troubleshoot the problem using documentation and tutorials.
If it doesn’t help, search for an answer or ask a question at OpenCV Answers.
If you found a bug or wish to make a feature request, please see the next section.

Reporting issues / requesting features

First, check the issue tracker: known bugs, often with patches or workarounds, are generally found there. If you have something to add to an existing bug, add it as a comment to the ticket, rather than posting to the mailing lists.
Then check the OpenCV Answers to see if someone else has asked your question or reported your bug.
If all the above steps failed, the best thing to do is to raise a ticket.

If you’re not sure what you found is a bug you can ask on OpenCV Answers. If the problem is confirmed as a bug, please create a ticket.

Выводы

Подводя итоги, давайте еще раз пройдемся по наиболее важным местам в нашей статье. Библиотека OpenCV доступна на многих языках и часто используется вместе с библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib, как мы могли заметить в приведенных примерах. Некоторые функции библиотеки взяты из Matlab и также поддерживают векторные вычисления, что сильно повышает вычислительную эффективность.

Кроме того, OpenCV является одной из лучших библиотек для компьютерного зрения, и после прочтения этой статьи вы сможете найти много приложений машинного обучения, которые были разработаны с использованием OpenCV.

Также надо сказать, что данная статья приоткрывает лишь самую малость того, что есть в библиотеке OpenСV. Ее прочтение должно вдохновить вас еще глубже погрузиться в изучение этой библиотеки и узнать о многих других продвинутых функциях в ней.

Проходите тест по Python и поймите, готовы ли вы идти на курсы