OpenCV CV = Computer Vision

Az előadások a következő témára: "OpenCV CV = Computer Vision"— Előadás másolata:

1 OpenCV CV = Computer Vision
eredetileg Intel fejlesztés (oroszországi kutatóközpont), ma ~GPL letölthető (3.1 beta):

2 OpenCV C nyelvű könyvtár (cv… előtagú függvények és típusok)
(néhol C++-szerű megoldásokkal) teljes forráskód hozzáférhető nem túl jó, de használható dokumentáció extra: GUI készítés és capture lehetőségek

3 OpenCV elemei: adatstruktúrák
képek, mátrixok, sorozatok, halmazok, gráfok, fák, … műveletek adatstruktúrákon alapvető és nem annyira alapvető lineáris algebrai műveletek (Add, Trace, SVD, Det, …) logikai műveletek (Xor, …) alapvető statisztika (Sum, Avg, …)

4 OpenCV elemei: képfeldolgozás
nagyjából minden, amit MATLAB tud: rajzolás, élek keresése, morfologikus műveletek (erodálás, dilatálás), szűrés, hisztogram, komponenskeresés, transzformációk (DCT, távolság), delanuay, voronoi amit MATLAB nem tud: sarkok (feature-ök) keresése (GoodFeaturesToTrack), piramisfelbontás (PyrUp, PyrDown, PyrSegmentation), bináris képen vonalak kiemelése (HoughLines2)

5 OpenCV elemei: mozgások analízise
háttérlevonás, mozgás szétvágása különálló részekre (SegmentMotion) objektum követése: optic flow készítés (pl. MPEG szabványok, DivX) (sokféle algoritmus van implementálva) CamShift (követés színtér alapján) statisztikai modellek illesztése követéshez: Kálmán-szűrő, Condensation algoritmus snake-ek illesztése

6 OpenCV elemei: felismerés
főkomponens analízis rejtett Markov-modellek (személy felismeréséhez) POSIT algoritmus: merev 3D objektumok pozíciójának felismerése vetített kép alapján robusztus objektum-detektálás (HaarDetectObjects)

7 Egyéb… virtuális kamera képének előállítása két különböző pozícióból fotózott kép alapján 3D követés két kamera képe alapján