Книги по opencv на русском

Книги по opencv на русском

OpenCV
Тип компьютерное зрение
Автор Intel Corporation, Willow Garage Inc., Itseez Ltd.
Разработчик Itseez
Написана на С++, Java, Python
Операционная система Linux, Mac OS X, iOS, Android и др. UNIX-подобные, Windows
Первый выпуск 2006
Последняя версия 4.1.1 (Июль 2019 [1] )
Состояние активное
Лицензия BSD
Сайт opencv.org
Медиафайлы на Викискладе

OpenCV (англ. Open Source Computer Vision Library , библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков [2] . Может свободно использоваться в академических и коммерческих целях — распространяется в условиях лицензии BSD.

Содержание

Применение [ править | править код ]

  • Для утверждения общего стандартного интерфейса компьютерного зрения для приложений в этой области. Для способствования росту числа таких приложений и создания новых моделей использования PC.
  • Сделать платформы Intel привлекательными для разработчиков таких приложений за счёт дополнительного ускорения OpenCV с помощью Intel® Performance Libraries (Сейчас включают IPP (низкоуровневые библиотеки для обработки сигналов, изображений, а также медиа-кодеки) и MKL (специальная версия LAPACK и FFTPack)). OpenCV способна автоматически обнаруживать присутствие IPP и MKL и использовать их для ускорения обработки.

Поддерживаемые платформы и инструменты [ править | править код ]

  • Microsoft Windows: компиляторы Microsoft Visual C++ (6.0, .NET 2003), Intel Compiler, Borland C++, Mingw (GCC 3.x).
  • Windows RT: портирован на ARM компанией Itseez [3] .
  • Linux: GCC (2.9x, 3.x), Intel Compiler: «./configure-make-make install», RPM (spec файл включен в поставку).
  • Mac OS X: GCC (3.x, 4.x).
  • Android.
  • iOS.
  • Используются C и «облегченный» C++. Прагмы и условная компиляция используются очень ограниченно.

Средства GUI, захват видео:

Основные модули [ править | править код ]

В версии 2.2 библиотека была реорганизована. Вместо универсальных модулей cxcore, cvaux, highGUI и других было создано несколько компактных модулей с более узкой специализацией:

  • opencv_core — основная функциональность. Включает в себя базовые структуры, вычисления (математические функции, генераторы случайных чисел) и линейную алгебру, DFT, DCT, ввод/вывод для XML и YAML и т. д.
  • opencv_imgproc — обработка изображений (фильтрация, геометрические преобразования, преобразование цветовых пространств и т. д.).
  • opencv_highgui — простой UI, ввод/вывод изображений и видео.
  • opencv_ml — модели машинного обучения (SVM, деревья решений, обучение со стимулированием и т. д.).
  • opencv_features2d — распознавание и описание плоских примитивов (SURF (англ.) русск. , FAST и другие, включая специализированный фреймворк).
  • opencv_video — анализ движения и отслеживание объектов (оптический поток, шаблоны движения, устранение фона).
  • opencv_objdetect — обнаружение объектов на изображении (нахождение лиц с помощью алгоритма Виолы-Джонса, распознавание людей HOG и т. д.).
  • opencv_calib3d — калибровка камеры, поиск стерео-соответствия и элементы обработки трёхмерных данных.
  • opencv_flann — библиотека быстрого поиска ближайших соседей (FLANN 1.5) и обертки OpenCV.
  • opencv_contrib — сопутствующий код, ещё не готовый для применения.
  • opencv_legacy — устаревший код, сохранённый ради обратной совместимости.
  • opencv_gpu — ускорение некоторых функций OpenCV за счет CUDA, создан при поддержке NVidia.

OpenCV – библиотека алгоритмов обработки изображений, компьютерного зрения, а так же численных алгоритмов общего назначения. Исходный код библиотеки доступен (за исключением отдельных небольших модулей) и распространяется под открытой лицензией BSD.

Полезные ссылки

  • Официальный сайт OpenCV (на английском).
  • Документация по функциям библиотеки (на английском).
  • Архивы с версиями библиотеки на sourceforge.net.
  • Сайт посвященный OpenCV (на русском).
  • Тьюториал с пошаговым знакомством с библиотекой (на русском), читать лучше, начиная с самых ранних записей.

Как начать пользоваться

  1. Скачать самораспаковывающийся архив с последней стабильной версией библиотеки для вашей операционной системы. На момент написания данного материала – это версия 2.4.11.
  2. Распаковать архив, например, в C:OpenCV . После распаковки по указанному пути будут 2 папки:
    • build – заголовочные файлы, скомпилированные библиотеки и т.п. Эта папка потребуется в первую очередь.
    • sources – полные исходные коды библиотеки. Могут потребоваться для самостоятельной компиляции библиотеки.
    • Часто возникает ситуация, когда на разных машинах библиотека может быть распакована в разные папки, и при переходе с одной машины на другую может потребоваться исправить в настройках проекта пути до библиотеки. Что бы избежать правок, вместе с распаковкой библиотеки необходимо настроить переменную окружения, хранящую путь до библиотеки. Создадим переменную OPENCV_DIR :
    1. запустим cmd.exe с правами администратора
    2. наберём команду: setx -m OPENCV_DIR " uild"
    Читайте также:  Nvidia geforce experience настройка для игр
  3. В Visual Studio нужно создать проектWin32 Console Application.
  4. Для использования библиотеки нужно указать пути до заголовочных файлов OpenCV. Для этого открываем настройки проекта, выбираем в списке конфигураций All Configurations, затем выбираем параметр Configuration Properties → C/C++ → General → Additional Include Directories = $(OPENCV_DIR)include;$(OPENCV_DIR)includeopencv
  5. Стандартная библиотека C/C++ реализована в 2-х вариантах как статическая библиотека (.lib) и как динамическая библиотека (.dll). Библиотеки OpenCV скомпилированы в предположении, что стандартная библиотека подключена статически, как lib файл. В то же время проект Visual Studio по умолчанию подключает стандартную библиотеку динамически, как dll файл. В настройках проекта необходимо указать, что стандартная библиотека подключается статически: Configuration Properties → C/C++ → Code Generation → Runtime Library = Multi-threaded Debug (/MTd) – в конфигурации Debug и Multi-threaded (/MT) – в конфигурации Release.
  6. Также необходимо в настройках проекта указать пути до библиотек. Для OpenCV с поставкой идут уже скомпилированные статические библиотеки для популярных компиляторов. В настройках проекта для всех конфигураций выбираем параметр Configuration Properties → Linker → General → Additional Library Directories = :
    • $(OPENCV_DIR)x86vc12staticlib – Visual Studio 2013, для x86 платформы,
    • $(OPENCV_DIR)x86vc11staticlib – Visual Studio 2012, для x86 платформы,
    • $(OPENCV_DIR)x86vc12staticlib – Visual Studio 2010, для x86 платформы,
    • $(OPENCV_DIR)x64vc12staticlib – Visual Studio 2013, для x64 платформы,
    • $(OPENCV_DIR)x64vc11staticlib – Visual Studio 2012, для x64 платформы,
    • $(OPENCV_DIR)x64vc12staticlib – Visual Studio 2010, для x64 платформы.
    • Помимо указания директории со статическими библиотеками, необходимо указать файлы библиотек, непосредственно использующиеся в вашем проекте. Configuration Properties → Linker → Input → Additional Dependencies → добавить список .lib файлов. Имена .lib файлов из библиотеки OpenCV образуются следующим образом: d.lib для Debug конфигурации, и .lib – для Release. Список требующихся модулей:
      • zlib
      • libjpeg
      • libtiff
      • libpng
      • libjasper
      • IlmImf
      • opencv_core2411
      • opencv_highgui2411
      • opencv_imgproc2411
      • opencv_video2411
      • opencv_ml2411
      • opencv_calib3d2411
      • opencv_objdetect2411
      • opencv_features2d2411
      • opencv_contrib2411
      • opencv_ts2411
      • opencv_legacy2411
      • opencv_flann2411
      • opencv_gpu2411
      • opencv_nonfree2411
      • opencv_ocl2411
      • opencv_photo2411
      • opencv_stitching2411
      • opencv_superres2411
      • opencv_videostab2411
      • Для работы с видео потребуется дополнительно подключить библиотеку Video for Windows: добавить в приведенный выше список файл vfw32.lib (не различается для Debug и Release конфигураций).
      • Проект настроен, осталось в коде подключить заголовочный файл opencv2/opencv.hpp .
      • Последние 3 пункта можно выполнить другим способом – создать и добавить в ваш проект следующий заголовочный файл:

        Проект готов, можно начинать пользоваться:

        Самостоятельная сборка библиотеки OpenCV

        Если вы используете Visual Studio 2008 или более раннюю, то подходящих готовых *.lib файлов в поставке нет. Придётся их собрать из исходных кодов самостоятельно.

        1. Скачиваем и устанавливаем последнюю версию утилиты CMake. На момент написания данного материала для Windows доступна CMake версии 3.2.2.
        2. Из папки установки CMake запускаем bincmake-gui.exe .
        3. В поле Where is the source code указываем source
        4. В поле Where to build the binaries указываем временную папку, наподобие C:Tempuild_x86 .
        5. Ставим галочку Grouped. В меню отмечаем Options → Supress dev Warnings.
        6. Нажимаем кнопку Configure. На запрос Specify the generator for this project выбираем имеющуюся версию Visual Studio, например Visual Studio 9 2008. После этого некоторое время будет идти анализ конфигурационных файлов CMake в папке sources .
        7. По окончании анализа появится список настроек CMake проекта. Поскольку ранее была установлена галочка Grouped, то настройки будут иерархически сгруппированы. Необходимо снять галочку BUILD → BUILD SHARED LIBS, это приведёт к тому, что будут сгенерированы проекты для создания статических библиотек (.lib), а не динамических (.dll).
        8. Нажимаем кнопку Generate и дожидаемся окончания процесса генерации. Всё, утилита CMake более не нужна, её можно закрыть.
        9. Теперь в указанной нами ранее папке C:Tempuild_x86 находится проект для Visual Studio: OpenCV.sln . Загружаем его, и запускаем компиляцию командой Build → Build solution, сначала для Debug, а затем и для Release конфигурации. Построение всех библиотек может занять довольно значительное время.
        10. Теперь необходимо найти все сгенерированные *.lib файлы и сложить вместе, например, в uildx86vc9staticlib . В нашем примере искать файлы нужно в папках
          • C:Tempuild_x863rdpartylibDebug
          • C:Tempuild_x863rdpartylibRelease
          • C:Tempuild_x86libDebug
          • C:Tempuild_x86libRelease

          Действия

          © Олег Дашевский со товарищи, 2010–2020. Сайт работает на платформе Coursette

          Читайте также:  Город зеро секретарша кто играл

          Physics.Math.Code запись закреплена

          Изучаем OpenCV 3 Кэлер А / Learning OpenCV 3

          Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV. Это практическое руководство поможет вам начать освоение быстро развивающейся дисциплины компьютерного зрения.
          Показать полностью… Написанная Адрианом Кэлером и Гэри Брэдски, создателем библиотеки OpenCV с открытым исходным кодом, эта книга является подробным введением в предмет и предназначена для разработчиков, научных сотрудников, инженеров-робототехников и энтузиастов-любителей. Вы узнаете, как создавать приложения, которые позволяют компьютерам «видеть» и принимать решения на основе полученных данных.

          Библиотека OpenCV, насчитывающая свыше 500 функций, используется в самых разных коммерческих приложениях: охрана, обработка медицинских изображений, распознавание образов и лиц, робототехника, заводской контроль качества продукции. Прочитав эту книгу, вы сможете уверенно ориентироваться в компьютерном зрении и OpenCV и создавать как простые, так и более изощренные приложения. Упражнения в конце каждой главы помогут проконтролировать усвоение знаний.

          В книге приведена вся библиотека в ее современном воплощении на языке C++, в том числе и средства машинного обучения в контекте компьютерного зрения.

          В книге рассматриваются следующие темы:

          • типы данных в OpenCV, массивы и операции с массивами;
          • захват и сохранение данных с фото- и видеокамеры с помощью библиотеки HighGUI;
          • преобразования изображения: растяжение, сжатие, деформирование, преобразование системы координат, исправление;
          • распознавание образов, в т. ч. лиц;
          • сопровождение объектов и прослеживание движения;
          • реконструкция трехмерных изображений по стереопаре;
          • простые и более современные методы машинного обучения.

          Купить книгу на русском языке: https://vk.cc/9RkmJS

          Physics.Math.Code запись закреплена

          OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение [2018] Прохоренок Н. А.

          Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java.
          Показать полностью…

          Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.

          Наш подписчик @iniminimicrolot купил данную книгу и решил поделиться ей с нами, чтобы мы выложили в свободный доступ её. Так что большое спасибо пользователю @iniminimicrolot

          Physics.Math.Code запись закреплена

          OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение [2018] Прохоренок Н. А.
          ════════════
          Описание:
          ════════════
          Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java.
          Показать полностью…

          Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.

          Наш подписчик @iniminimicrolot купил данную книгу и решил поделиться ей с нами, чтобы мы выложили в свободный доступ её. Так что большое спасибо пользователю @iniminimicrolot

          Physics.Math.Code запись закреплена

          Подборка книг по OpenCV [11 книг]
          ═════════════════
          [01] Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, Second Edition
          [02] OpenCV: Computer Vision Projects with Python
          [03] OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook
          Показать полностью…
          [04] Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library
          [05] Learning OpenCV 3 Application Development
          [06] OpenCV with Python Blueprints
          [07] OpenCV Computer Vision with Java
          [08] OpenCV By Example
          [09] Learning Image Processing with OpenCV
          [10] OpenCV Computer Vision with Python
          [11] Android Application Programming with OpenCV / Разработка программ под Андроиде с применением OpenCV

          Physics.Math.Code запись закреплена

          Подборка книг по OpenCV [11 книг]
          ═════════════════
          [01] Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, Second Edition
          [02] OpenCV: Computer Vision Projects with Python
          [03] OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook
          Показать полностью…
          [04] Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library
          [05] Learning OpenCV 3 Application Development
          [06] OpenCV with Python Blueprints
          [07] OpenCV Computer Vision with Java
          [08] OpenCV By Example
          [09] Learning Image Processing with OpenCV
          [10] OpenCV Computer Vision with Python
          [11] Android Application Programming with OpenCV / Разработка программ под Андроиде с применением OpenCV

          Читайте также:  Как активировать xp в безопасном режиме

          Physics.Math.Code запись закреплена

          Practical Python and OpenCV, 2nd Edition Dr. Adrian Rosebrock [2016]
          ════════════
          Описание:
          ════════════
          An Introductory, Example Driven Guide to Image Processing and Computer Vision Quick start guide to learning the fundamentals of computer vision and image processing using Python and OpenCV.
          Показать полностью…

          Are you interested in computer vision and image processing, but don’t know where to start? My new book is your guaranteed quick start guide to learning the fundamentals of computer vision and image processing using Python and OpenCV.

          Inside Practical Python and OpenCV + Case Studies you’ll learn the basics of computer vision and OpenCV, working your way up to more advanced topics such as face detection, object tracking in video, and handwriting recognition, all with lots of examples, code, and detailed walkthroughs.
          ══════════════
          Скачать:
          https://t.me/physics_lib/575
          ══════════════
          #opencv@physics_math
          #компьютерное_зрение@physics_math
          #программирование@physics_math
          #python@physics_math

          Physics.Math.Code запись закреплена

          Подборка книг по OpenCV [11 книг]
          ═════════════════════════
          [01] Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, Second Edition
          [02] OpenCV: Computer Vision Projects with Python
          [03] OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook
          Показать полностью…
          [04] Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library
          [05] Learning OpenCV 3 Application Development
          [06] OpenCV with Python Blueprints
          [07] OpenCV Computer Vision with Java
          [08] OpenCV By Example
          [09] Learning Image Processing with OpenCV
          [10] OpenCV Computer Vision with Python
          [11] Android Application Programming with OpenCV / Разработка программ под Андроиде с применением OpenCV

          Physics.Math.Code запись закреплена

          OpenCV 3.x with Python By Example, 2nd Edition [2018] Gabriel Garrido
          ═════════════════════
          Описание:
          ═════════════════════
          Learn the techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, and other computer vision applications using examples on different functions of OpenCV. Computer vision is found everywhere in modern technology.
          Показать полностью… OpenCV for Python enables us to run computer vision algorithms in real time. With the advent of powerful machines, we have more processing power to work with.

          Using this technology, we can seamlessly integrate our computer vision applications into the cloud. Focusing on OpenCV 3.x and Python 3.6, this book will walk you through all the building blocks needed to build amazing computer vision applications with ease.

          We start off by manipulating images using simple filtering and geometric transformations. We then discuss affine and projective transformations and see how we can use them to apply cool advanced manipulations to your photos like resizing them while keeping the content intact or smoothly removing undesired elements.

          We will then cover techniques of object tracking, body part recognition, and object recognition using advanced techniques of machine learning such as artificial neural network. 3D reconstruction and augmented reality techniques are also included. The book covers popular OpenCV libraries with the help of examples.

          This book is a practical tutorial that covers various examples at different levels, teaching you about the different functions of OpenCV and their actual implementation. By the end of this book, you will have acquired the skills to use OpenCV and Python to develop real-world computer vision applications.
          ═════════════════════
          What You Will Learn
          ═════════════════════
          Detect shapes and edges from images and videos
          How to apply filters on images and videos
          Use different techniques to manipulate and improve images
          Extract and manipulate particular parts of images and videos
          Track objects or colors from videos
          Recognize specific object or faces from images and videos
          How to create Augmented Reality applications
          Apply artificial neural networks and machine learning to improve object recognition

          Ссылка на основную публикацию
          Карта с определением координат широты и долготы
          Онлайн сервис определения координат на карте России. Удобный поиск GPS координат (широта, долгота) по адресу в России, определение местоположения по...
          Какие российские платежные системы
          Международных платежных систем не так много. Но они дополняют друг друга. А благодаря своей универсальности их сервис позволяет переводить деньги...
          Какие самсунги поддерживают беспроводную зарядку
          Обращаем Ваше внимание на то, что данный интернет-сайт и его содержимое носят исключительно информационный характер и ни при каких условиях...
          Карта судов в порту находка
          Автоматический поиск расположения судна в море основывается на данных поступающих с АИС. Текущее положение судна, отбытие из порта и прибытие...
          Adblock detector