OpenCV и компьютерное зрение

Вопросы написания собственного программного кода (на любых языках)

Модератор: Olej

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 08 июл 2017, 16:46

Olej писал(а):Подборку буду продолжать...
Вообще то, начало этой темы положила работа (моя) в составе очень крупного проекта Биометрия.
Цели этой работы в целом очень амбициозны: биометрическая авторизация пользователя: по изображению лица, радужной оболочке, дактилоскопическому отпечатку, венозному рисунку и др. Причём, не только авторизация входя в компьютер, но и доступ в охраняемые помещения, идентификация в банкомате получателя и т.д. и т.п.

То, что рассматривается в этой теме - только малая часть подобных задач: детектирование компрометации изображения - когда видеокамере подсовывают не собственное лицо, а зафиксированную картинку другой персоны на листе бумаги или, что ещё более актуально, на экране смартфона или планшета.
Вот такие, как на картинках...
(только здесь 2 картинки, а у меня их 2 сотни, наверное ... потому что нужно отрабатывать самые замысловатые случаи - это классическая задача распознавания целей, с вероятностью пропуска, вероятностью ложной тревоги и т.д. ... классическая задача радиолокации ;-) )
Вложения
b2.jpg
b3.png

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 09 июл 2017, 15:40

Olej писал(а): То, что рассматривается в этой теме - только малая часть подобных задач: детектирование компрометации изображения - когда видеокамере подсовывают не собственное лицо, а зафиксированную картинку другой персоны на листе бумаги или, что ещё более актуально, на экране смартфона или планшета.
Суть не в конкретике такой задачи, а в той мощи, которую уже предоставляет проект OpenCV (которая, мощь, оказалась и для меня неожиданной при детальном использовании :-o ) и который проект весьма динамично развивается.

А если коротко отвлечься на конкретную задачу, чтобы к этому больше не возвращаться, а она сама достаточно интересная: нужно детектировать рамку вокруг лица, при том, что она может быть местами разорвана или искажена другим образом.
Можно бы строить нейронный обучаемый классификатор (как, например, придаваемые классификаторы для изображения лица) ... но нужно хорошо отдавать себе отчёт что это потребует: многие тысячи изображений, разделённые на "да" и "нет" и несколько десятков часов машинного времени на обучение (это по описанию опыта тех, кто это проделывал).
Мы пошли другим путём - построить логическую алгоритмику ... которая в результате сотен экспериментов, методом проб и ошибок, последовательными шагами свелась к следующему (что как оказалось тоже достаточно громоздко):
- Алгоритмом LSD (который описан в сообщении от 04 ноя 2016) на изображении строятся отрезки линий...
- Поскольку линии на изображении можно выделять только по градиентам яркости (что и делает LSD) и результаты вероятностные, 1-м шагом отсеиваются (по порогу) линии с сомнительной вероятностью, алгоритм LSD как-раз формирует параметр NFA (Number of False Alarms) для каждого отрезка
- Классификатором определяется область лица (это типовая задача OpenCV), можем считать что это 2D координата центра + некоторый характеристический радиус ... отрезки попадающие внутрь этой области отфильтровываются...
- Вычисляются углы наклона каждого отрезка, для этого удобно далее оперировать со всеми координатами отрезков как с комплексными значениями на 2D плоскости
- Угловые координаты из диапазона (0...2*π) или (-π ...+π) приводятся к диапазону (0...π) — для отрезков 3-го и 4-го квадрантов меняется ориентация начало-конец - это потому, что для наших целей отрезки с наклонами 45, 225, или -135 градусов - идентичны, они параллельны, и рассматривать их раздельно нельзя.
- Следующим критерием отсечения является критерий: отрезок должен лежать в пределах сектора раскрыва из точки центра, вокруг нормали к отрезку, проведенной из этой точки. Проще этот критерий можно сформулировать качественно: отрезок или любое его продолжение не должен проходить через область изображения (или немного расширенную область изображения, умноженную на некоторый коэффициент). Этим отбраковываются радиальные отрезки, ориентированные не вокруг изображения (должны окружать его), а направленные на него. Только введение такой фильтрации позволило избавиться от достаточно частого (показали тестовые прогоны) эффекта «рукав»:
br.png
Или, наоборот, клетчатая рубашка может набросать столько отрезков линий, что они без такой фильтрации скомпрометируют любое изображение:
okl.png
- Следующим этапом все отрезки по углу ориентации кластеризуются (раскладываются) по N угловым кластерам, N — параметр алгоритма, который может меняться в очень широких пределах (6...25), каждый кластер имеет угловой размер ψ=(180/N)ο, причём 1-й кластер — это горизонталь (-ψ/2...+ψ/2). Это и следующий п.9 делается для борьбы с вращением изображения. Вращение можно ожидать в пределах от -45 до +45 градусов , т. е., вообще то говоря, на любой произвольный угол. Мы не можем оперировать такими понятиями как «вертикаль», «горизонталь» в определении направлений!
bvr.png
- Дальше нужно выделить 2 доминантных кластера, представляющих 2 ортогональных направления рамки (это будут координатные оси разыскиваемой рамки ... но это не обязательно 90 градусов). Это связано с тем, что:
а). использовать строго горизонталь и вертикаль для этого нельзя: при вращениях рамки по или против часовой стрелки;
б). использовать строго 90 градусов между кластерами для выбора ортогональных направлений нельзя: при диагональных наклонах рамки (как в аксонометрии):
baks.png
- Выделяются 2 кластера с преобладающей суммой длин отрезков, принадлежащих кластеру (как вариант алгоритма — просто число отрезков принадлежащих кластеру). Это делается рекурсивным 2-х мерным (по номерам кластеров) поиском (при N=10, например, это требует сравнения 100 попарных гипотез: как вариант, для каждой пары кластеров сумма (длин отрезков, числа отрезков) умножается на sin() угла между централями кластеров, и отбирается пара с максимальным таким значением. Эти 2 преобладающих ортогональных направления остаются для дальнейшего распознавания (оси координат), все отрезки остальных кластеров отбрасываются.
- Дальше делается консолидация детектированных отрезков внутри каждого из 2-х доминантных кластеров: если конец m-го отрезка отстоит от начала m+1-го на некоторый небольшой радиус (это ещё один параметр алгоритма) в смысле евклидовой метрики между координатами, то они объединяются в один, более длинный, отрезок (начало от отрезка m и концом от отрезка m+1). Этот процесс над всеми отрезками кластера нужно выполнять циклически неоднократно (2-3 прохода), до тех пор, пока пригодных для объединения отрезков не останется. Это очередной этап фильтрации отрезков, который позволяет их число сократить на порядок.
Это процесс, в принципе, неоднозначный, в зависимости от того, с какого отрезка начинать консолидацию.
- Дальше оценивается по каждому из 2-х доминантных кластеров асимметрию рассеивания распознанных участков относительно прямоугольника изображения: подсчитывается число отрезков в кластере левее-правее или выше-ниже области изображения лица (как вариант, возможно более правильный — не просто число, а сумма длин отрезков). Т.е. общее число отрезков в кластере n делится на 2 части: «до» и «после» лица, n1+n2=n. Асимметрия затем оценивается как отношение средне-геометрического к средне-арифметическому: А = (n1*n2) / ((n1 + n2)/2) / ((n1 + n2)/2) (можно и извлечь корень квадратный, но это ничего не добавит в смысле распознавания). Эта величина лежит в пределах [0...1] (1 при абсолютно симметричном расположении линий — признак компрометации, 0 — при полной асимметрии, отсутствии компрометации по этой оси). Вот здесь (специально подобранное изображение) нет рамки, поскольку нет асимметрии по вертикали:
or.png
- Конечный критерий компрометации (рамки) оценивается как произведение асимметрии по 2-м доминирующим координатам А = A1 * A2.
- Дискриминация пороговая: для изображения без рамки предполагается A=0 или меньше некоторого небольшого (0.1, 0.2, ...) порога (это ещё один параметр алгоритма); для изображения в рамке A>0 (или порога).

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 09 июл 2017, 16:21

А теперь собственно к коду...
Алгоритмом LSD (который описан в сообщении от 04 ноя 2016) на изображении строятся отрезки линий...
Код алгоритма LSD взят в неизменном виде, так как он создан его авторами.
Он создаёт набор обнаруженных отрезков в файл.
Алгоритм LSD включён в состав OpenCV версий 3.Х ... но в репозиториях Linux дистрибутивов представлены версии OpenCV версий 2.Х.
Нет большой проблемы сборки OpenCV версий 3.Х из исходников, но не хотелось этого делать на каждом месте демонстрации у заказчика, поэтому использовалась авторская версия LSD, которая во всех других программах запускалась как дочерний процесс.
Алгоритм LSD формирует построчно характеристики детектированных отрезков, примерно как-то так:

Код: Выделить всё

...
[  65.984:   0.555,  64.027:  60.654]     60.131          91.865
[ 100.560:  54.894, 109.328:  56.000]      8.838           7.187
[  51.092:  13.057,  47.816:  50.707]     37.792          94.972
[  47.931:  51.742,  39.255: 145.614]     94.272          95.281
[ 108.107:  61.175,  69.319:  62.147]     38.800         178.565
[  93.187:  51.101,  76.568:  53.258]     16.758         172.605
[ 129.553: 159.235, 140.975: 170.262]     15.876          43.992
...
Здесь первые 4 числа - это complex представление координат начала и конца линии, а последнее - это -log10(NFA), NFA - вероятность ложной тревоги, число 17, например, соответствует значению NFA = 10^(-17), а число 1 — NFA = 0.1. NFA ... отрезки с малыми значениями этого последнего параметра могут быть шумом детектирования, могут отбрасываться.

Дочерний процесс LSD во всех приложениях запускает одна функция (чтобы всё было единообразно) discriminate(), которая и формирует конечное численное значение A (компрометации). Останавливаться подробнее не буду, функция реализует тот многошаговый алгоритм который описан выше ... если кому понадобится - загляните в код. Это не относится собственно к OpenCV, о котором тема ... и не сильно интересно.
Вложения
lsd_1.6.tgz
(588.96 КБ) 74 скачивания
discriminate.h
(1.51 КБ) 78 скачиваний
discriminate.cc
(22.44 КБ) 74 скачивания

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 09 июл 2017, 16:54

Olej писал(а):А теперь собственно к коду...
...
Это не относится собственно к OpenCV, о котором тема ... и не сильно интересно.
А вот сами приложение - они демонстрируют мощь OpenCV:

1. lsd2f.cc - программа чтения файлов изображений и их распознавания
Программе в качестве параметров можно передать сколько угодно изображений и она их оценивает + делает хронометраж времени распознавания. Как-то так (показаны будут только ключевые строки кода - чтоб только представить как это выглядит в OpenCV):

Код: Выделить всё

   struct timeval tmb, tme;
   for( int i = optind; i < argc; i++ ) {
      cout << "file: " << argv[ i ] << endl;
      gettimeofday( &tmb, NULL );
      float discr = discriminate( argv[ i ], false, nclu, rad, min );
      gettimeofday( &tme, NULL );
      float intv = (float)( tme.tv_sec - tmb.tv_sec ) * 1.E6 +
                   (float)( tme.tv_usec - tmb.tv_usec );
      s1 += intv;
      s2 += intv * intv;
      if( discr < 0 ) continue;                 // нет идентификации лица
      if( image_level ) {
         cout << "press space to continue..." << endl;
         while( (char)waitKey( 100 ) != ' ' );
      }
   }
   int n = argc - optind;
   s1 /= n;
   s2 = s2 / n - s1 * s1;
   cout << "processed " << n << " images, mean time was " << round( s1 );
   if( n > 1 )
     cout << " +/- " << round( sqrt( s2 ) ) << "(" << round( sqrt( s2 ) ) / s1 * 100 << "%)";
   cout << " mksec." << endl;
2. voline.cc — программа покадрового чтения изображений из видеокамеры или видеофайла.

Код: Выделить всё

   if( optind == argc ) help( *argv, ERR_NO_ARGS );
   else if( optind + 1 == argc )
      sprintf( command, "./vistream %s", argv[ optind ] );
   else 
      sprintf( command, "./vistream %s %s", argv[ optind ], argv[ optind + 1 ] );
   FILE *pipe = popen( command, "r" );
   if( !pipe )
      terminate( ERR_EXEC_PIPE, command );
   double s1 = 0.0, s2 = 0.0;
   struct timeval tmb, tme;
   int n = 0;
   while( true ) {
      char imgname[ 80 ];
      if( NULL == fgets( imgname, sizeof( imgname ), pipe ) ) break;
      *strrchr( imgname, '\n' ) = '\0';
      cout << "save file: " << imgname << endl;
      gettimeofday( &tmb, NULL );
      discriminate( imgname, true, nclu, rad, min ); // << endl;
      gettimeofday( &tme, NULL );
      float intv = (float)( tme.tv_sec - tmb.tv_sec ) * 1.E6 +
                   (float)( tme.tv_usec - tmb.tv_usec );
      s1 += intv;
      s2 += intv * intv;
      n++;
   }
Программа voline для захвата видеопотока использует дочерний процесс vistream.cc

Код: Выделить всё

   VideoCapture capture;
   bool res = argc > 2 ? capture.open( argv[ 2 ] ) : capture.open( 0 );
   if( !res ) {
      cerr << "ERROR: can't video capture" << endl;;
      return 1;
   }
   string window_name = "space - video | q or esc - quit";
   cerr << "press space to save a picture. q or esc to quit" << endl;
   namedWindow( window_name, WINDOW_NORMAL ); //resizable window;
   Mat frame, gray;
   int n = 0;
   res = true;
   while( res ) {
      capture >> frame;
      if( frame.empty() ) break;
      cvtColor( frame, gray, COLOR_BGR2GRAY );
      imshow( window_name, gray );
      char key = (char)waitKey( 30 );         //delay N millis, usually long enough to display and capture input
      switch ( key ) {
         case 'q':
         case 'Q':
         case 27:                             //escape key
            res = false;
            break;
         case ' ':                            //save an image
            sprintf( filename, "%s%.3d.pgm", ftitle, ++n );
            imwrite( filename, gray );
            cout << filename << endl;
            break;
         default:
            break;
      }
   }
Здесь изображение непрерывно показывается в окне, а при нажатии пробела захватывается кадр, он оценивается, и по нему сохраняется вся отладочная информация.

3. avtest.cc — программа оценивания в видеопотоке из видеокамеры или видеофайла.
Здесь, наоборот, оценивание происходит непрерывно, в потоке, а результат отображается рамкой окна изображения:
- зелёная - изображение ОК, не компрометированное
- красная - обнаружена прямоугольная рамка
- прозрачная, нет рамки - не обнаруживается изображение лица в кадре

Код: Выделить всё

...
   char *tmpname = optind != argc ? argv[ optind ] : (char*)"/dev/shm/image.pgm";
   if( !strrchr( tmpname, '.' ) )
      strcat( tmpname, ".pgm" );
   else if( strcmp( strrchr( tmpname, '.' ), ".pgm" ) != 0 )
      terminate( ERR_IMG_FILE, tmpname );
   VideoCapture capture;
   bool res = strlen( videoname ) != 0 ? capture.open( videoname ) : capture.open( 0 );
   if( !res ) terminate( ERR_VID_CAPT );
   cout << "press q or esc to quit" << endl;
   Mat frame, gray;
   string window_name = "press q or esc to quit";
   double s1 = 0.0, s2 = 0.0;
   struct timeval tmb, tme;
   int n = 0, ni = 0, nc = 0, nr = 0;
   while( true ) {
      capture >> frame;
      if( frame.empty() )
         break;
      cvtColor( frame, gray, COLOR_BGR2GRAY );
      if( !imwrite( tmpname, gray ) )
         terminate( ERR_IMG_WRITE, tmpname );
      gettimeofday( &tmb, NULL );
      float disc = discriminate( tmpname, true, nclu, rad, min );
      gettimeofday( &tme, NULL );
      float intv = (float)( tme.tv_sec - tmb.tv_sec ) * 1.E6 +
                   (float)( tme.tv_usec - tmb.tv_usec );
      s1 += intv;
      s2 += intv * intv;
      n++;
      namedWindow( window_name, WINDOW_NORMAL ); //resizable window;
      Rect border( Point( 0, 0 ), frame.size() );
      const float limit = 0.05;
      if( disc >= 0.0 ) {
         rectangle( frame, border,
                    ( disc > limit ? Scalar( 0, 0, 255 ) : Scalar( 0, 255, 0 ) ),
                    5 );
         if( disc > limit )
            nc++;
         else
            nr++;
      }
      else
         ni++;
      imshow( window_name, frame );
      char key = (char)waitKey( 30 );
      if( 'q' == key || 'Q' == key || 27 == key )
         break;
   }
   capture.release();
...
Вложения
lsd2f.cc
(3.53 КБ) 69 скачиваний
voline.cc
(2.74 КБ) 72 скачивания
vistream.cc
(1.46 КБ) 71 скачивание
avtest.cc
(4.2 КБ) 77 скачиваний

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 09 июл 2017, 16:58

Olej писал(а):
Olej писал(а):А теперь собственно к коду...
А вот сами приложение - они демонстрируют мощь OpenCV:
Всё что выше показано - показано в качестве наброска, подсказки: как использовать библиотеки OpenCV компьютерного зрения.
А сам проект (всё что нужно для сборки!) может быть взят в этом архиве.
Тестовые файлы видеозахвата, на которых отрабатывалось, не привожу - они слишком большие, по 80-200Mb.
У меня это были файлы формата Matroska (.mkv), могут быть и .avi ... ещё что-то, что поддерживает OpenCV, а поддерживает он (на уровне совместимости и форматов) много.
Если кого заинтересуют подобные задачи - сами нарежете с WEB-камеры тестов.

P.S. 15 в имени файла архива - это номер версии, которые менялись при передаче заказчику, раз в 2 недели или месяц ... т.е. можете прикинуть, что здесь довольно много работы. ;-) Тем не менее, без OpenCV это было бы просто чудовищно много, неподъёмно...
Вложения
pro015.tgz
(1.75 МБ) 79 скачиваний

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 09 июл 2017, 23:56

Olej писал(а): А сам проект (всё что нужно для сборки!) может быть взят в этом архиве.
Эта часть темы (2017-го года) показана, главным образом, для того, чтобы показать, а это видно, как кажется, даже беглым взглядом, насколько мощным на сегодня является проект OpenCV.
Та лёгкость, с которой он:
- обрабатывает изображения в самых разнообразных графических форматах...
- захватывает видеопоток с одинаковым успехом хоть из файла (самых разных видеоформатов), хоть из USB WEB-камер (хоть одной, хоть нескольких)...
- и то, как из этих видеопотоков выхватываются всё эти, опять же, кадры изображений.

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 25 фев 2018, 12:38

Вот новый для меня интересный для использования проект из той же области: Introduction and Use - Tensorflow Object Detection API Tutorial
Изображение
Прямо таки хочется найти кусок времени и заняться разбирательством с этим проектом! ;-)

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 26 фев 2018, 13:36

Olej писал(а):Вот новый для меня интересный для использования проект из той же области: Introduction and Use - Tensorflow Object Detection API Tutorial
Изображение
Прямо таки хочется найти кусок времени и заняться разбирательством с этим проектом! ;-)
Всё, что касается Tensorflow (и связанные темы), в виду большущего объёма и особого интереса - отнесено и обсуждается в новой отдельной теме: Машинное обучение (нейронные сети).

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 15 ноя 2021, 15:51

Olej писал(а):
09 июл 2017, 16:21
Алгоритм LSD включён в состав OpenCV версий 3.Х ... но в репозиториях Linux дистрибутивов представлены версии OpenCV версий 2.Х.
Много времени утекло :cry: ... и снова интерес к OpenCV:

Код: Выделить всё

olej@R420:~$ aptitude search opencv
p   cl-opencv-apps                                                              - opencv_apps Robot OS package - LISP bindings                                          
p   gstreamer1.0-opencv                                                         - GStreamer OpenCV plugins                                                              
p   libgstreamer-opencv1.0-0                                                    - GStreamer OpenCV libraries                                                            
p   libopencv-apps-dev                                                          - Opencv_apps Robot OS package - development files                                      
p   libopencv-apps1d                                                            - opencv_apps Robot OS package - runtime files                                          
p   libopencv-calib3d-dev                                                       - development files for libopencv-calib3d4.2                                            
p   libopencv-calib3d4.2                                                        - computer vision Camera Calibration library                                            
p   libopencv-contrib-dev                                                       - development files for libopencv-contrib4.2                                            
p   libopencv-contrib4.2                                                        - computer vision contrlib library                                                      
p   libopencv-core-dev                                                          - development files for libopencv-core4.2                                               
p   libopencv-core4.2                                                           - computer vision core library                                                          
p   libopencv-dev                                                               - development files for opencv                                                          
p   libopencv-dnn-dev                                                           - development files for libopencv-dnn4.2                                                
p   libopencv-dnn4.2                                                            - computer vision Deep neural network module                                            
p   libopencv-features2d-dev                                                    - development files for libopencv-features2d4.2                                         
p   libopencv-features2d4.2                                                     - computer vision Feature Detection and Descriptor Extraction library                   
p   libopencv-flann-dev                                                         - development files for libopencv-flann4.2                                              
p   libopencv-flann4.2                                                          - computer vision Clustering and Search in Multi-Dimensional spaces library             
p   libopencv-highgui-dev                                                       - development files for libopencv-highgui4.2                                            
p   libopencv-highgui4.2                                                        - computer vision High-level GUI and Media I/O library                                  
p   libopencv-imgcodecs-dev                                                     - development files for libopencv-imgcodecs4.2                                          
p   libopencv-imgcodecs4.2                                                      - computer vision Image Codecs library                                                  
p   libopencv-imgproc-dev                                                       - development files for libopencv-imgproc4.2                                            
p   libopencv-imgproc4.2                                                        - computer vision Image Processing library                                              
p   libopencv-ml-dev                                                            - development files for libopencv-ml4.2                                                 
p   libopencv-ml4.2                                                             - computer vision Machine Learning library                                              
p   libopencv-objdetect-dev                                                     - development files for libopencv-objdetect4.2                                          
p   libopencv-objdetect4.2                                                      - computer vision Object Detection library                                              
p   libopencv-photo-dev                                                         - development files for libopencv-photo4.2                                              
p   libopencv-photo4.2                                                          - computer vision computational photography library                                     
p   libopencv-shape-dev                                                         - development files for libopencv-shape4.2                                              
p   libopencv-shape4.2                                                          - computer vision shape descriptors and matchers library                                
p   libopencv-stitching-dev                                                     - development files for libopencv-stitching4.2                                          
p   libopencv-stitching4.2                                                      - computer vision image stitching library                                               
p   libopencv-superres-dev                                                      - development files for libopencv-superres4.2                                           
p   libopencv-superres4.2                                                       - computer vision Super Resolution library                                              
p   libopencv-ts-dev                                                            - development files for TS library of OpenCV (Open Computer Vision)                     
p   libopencv-video-dev                                                         - development files for libopencv-video4.2                                              
p   libopencv-video4.2                                                          - computer vision Video analysis library                                                
p   libopencv-videoio-dev                                                       - development files for libopencv-videoio4.2                                            
p   libopencv-videoio4.2                                                        - computer vision Video I/O library                                                     
p   libopencv-videostab-dev                                                     - development files for libopencv-videostab4.2                                          
p   libopencv-videostab4.2                                                      - computer vision video stabilization library                                           
p   libopencv-viz-dev                                                           - development files for libopencv-viz4.2                                                
p   libopencv-viz4.2                                                            - computer vision 3D data visualization library                                         
p   libopencv4.2-java                                                           - Java bindings for the computer vision library                                         
p   libopencv4.2-jni                                                            - Java jni library for the computer vision library                                      
p   node-opencv                                                                 - OpenCV Bindings for node.js                                                           
p   opencv-data                                                                 - development data for opencv                                                           
p   opencv-doc                                                                  - OpenCV documentation and examples                                                     
p   python3-opencv                                                              - Python 3 bindings for the computer vision library                                     
p   python3-opencv-apps                                                         - opencv_apps Robot OS package - Python 3 bindings                                      
p   ros-opencv-apps                                                             - opencv_apps Robot OS package - apps                                                   

Код: Выделить всё

olej@R420:~$ aptitude show libopencv-core-dev
Пакет: libopencv-core-dev                        
Версия: 4.2.0+dfsg-5
Новый: да
Состояние: не установлен
Мультиархитектура: такая же
Приоритет: необязательный
Раздел: universe/libdevel
Сопровождающий: Ubuntu Developers <ubuntu-devel-discuss@lists.ubuntu.com>
Архитектура: amd64
Размер в распакованном виде: 12,4 M
Зависит: libopencv-core4.2 (= 4.2.0+dfsg-5), libtbb-dev, zlib1g-dev
Описание: development files for libopencv-core4.2
 This package contains the header files and static library needed to compile applications that use OpenCV (Open Computer Vision) core. 
 
 The Open Computer Vision Library is a collection of algorithms and sample code for various computer vision problems. The library is compatible with IPL (Intel's Image
 Processing Library) and, if available, can use IPP (Intel's Integrated Performance Primitives) for better performance. 
 
 OpenCV provides low level portable data types and operators, and a set of high level functionalities for video acquisition, image processing and analysis, structural
 analysis, motion analysis and object tracking, object recognition, camera calibration and 3D reconstruction.
Домашняя страница: https://opencv.org
Версия 4.2.0 ... существенно изменилась!
Возвращаемся к истокам...

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: OpenCV и компьютерное зрение

Непрочитанное сообщение Olej » 15 ноя 2021, 16:04

Olej писал(а):
15 ноя 2021, 15:51
Много времени утекло ... и снова интерес к OpenCV:
За это время я ещё несколько раз работал с заказчиками по распознаванию изображений ... И это нашло отражение здесь в темах. Вот эти темы относящиеся, чтобы не искать:
распознавание лиц
DragonBoard 410c
компьютерное зрение на одноплатных SBC

Ответить

Вернуться в «Программирование»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 1 гость