Python Klavuzu

OpenCV

Opencv, Gary Bradsky tarafından 1999 yılında Intel'de başlatıldı ve ilk sürüm 2000 yılında çıktı. Vadim Pisarevsky, Intel'in Rus yazılım OpenCV ekibini yönetmek için Gary Bradsky'ye katıldı. 2005 yılında Opencv, 2005 DARPA Grand Challenge'ı kazanan araç olan Stanley'de kullanıldı. Daha sonra aktif gelişimi Willow Garage desteği altında devam etti, Gary Bradsky ve Vadim Pisarevsky projeye liderlik etti. Şu anda, OpenCV bilgisayar vizyonu ve makine öğrenimi ile ilgili birçok algoritmayı destekliyor ve her geçen gün genişliyor.

Şu anda opencv, C++, Python, Java vb.gibi çok çeşitli programlama dillerini destekler ve Windows, Linux, OS X, Android, iOS vb. dahil olmak üzere farklı platformlarda kullanılabilir. Ayrıca, CUDA ve OpenCL tabanlı arayüzler de yüksek hızlı GPU işlemleri için aktif geliştirme aşamasındadır.

OpenCV C ++ API ve Python dilinin en iyi özelliklerini birleştirir.

OpenCV-Python

Python basitliği ve kod okunabilirliği nedeniyle kısa sürede çok popüler hale gelen Guido van Rossum tarafından başlatılan genel amaçlı bir programlama dilidir. Bu programcı herhangi okunabilirliği azaltmadan kodun daha az satır fikirlerini ifade etmesini sağlar.

C/C++ gibi diğer dillerle karşılaştırıldığında, Python daha yavaştır. Ancak Python'un bir diğer önemli özelliği, C/C++ile kolayca genişletilebilmesidir. Bu özellik, C/C++ ' da hesaplama açısından yoğun kodlar yazmamıza ve bunun için bir Python sarmalayıcı oluşturmamıza yardımcı olur, böylece bu sarmalayıcıları Python modülleri olarak kullanabiliriz. Bu bize iki avantaj sağlar: birincisi, kodumuz orijinal C/C++ kodu kadar hızlıdır (arka planda çalışan gerçek C++ kodu olduğundan) ve ikincisi, Python'da kodlamak çok kolaydır. OpenCV-Python bu şekilde çalışır, orijinal C++ uygulaması etrafında bir Python sarıcıdır.

Ve Numpy destek görevi daha kolay hale getirir. Numpy sayısal işlemler için son derece optimize edilmiş bir kütüphanedir. MATLAB tarzı bir sözdizimi vardır. Tüm OpenCV dizi yapıları Numpy dizilerine dönüştürülür. Yani Numpy'de yapabileceğiniz işlemler ne olursa olsun, cephaneliğinizdeki silah sayısını artıran OpenCV ile birleştirebilirsiniz. Bunun yanı sıra, Scipy, Matplotlib gibi Numpy'i destekleyen diğer bazı kütüphaneler de bununla kullanılabilir.

Yani OpenCV-Python, bilgisayar görme problemlerinin hızlı prototiplenmesi için uygun bir araçtır.

Başlamadan önce Python ve Numpy hakkında önceden bir bilgi gereklidir, çünkü bu kılavuzda ele alınmazlar. Özellikle, Numpy hakkında iyi bir bilgi opencv-Python'da optimize edilmiş kodlar yazmalıdır.

OpenCV-Python Klavuzu

OpenCV, OpenCV-Python'da bulunan çeşitli işlevler boyunca size rehberlik edecek yeni bir dizi öğretici sunar. Bu kılavuz esas olarak OpenCV 3'e odaklanmıştır.x sürümü (öğreticilerin çoğu OpenCV 2 ile çalışacaktır.)

İlk OpenCV sürümü 1.0'dı. OpenCV, BSD lisansı altında yayınlanmaktadır ve dolayısıyla hem akademik hem de ticari kullanım için ücretsizdir. C++, C, Python ve Java arayüzlerine sahiptir ve Windows, Linux, Mac OS, iOS ve Android'i destekler. OpenCV tasarlandığında asıl odak noktası hesaplama verimliliği için gerçek zamanlı uygulamalardı. Çok çekirdekli işlemenin avantajlarından yararlanmak için her şey optimize edilmiş C/C++ ile yazılmıştır.

OpenCV kullanılarak çözülen birçok uygulama vardır, bunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir.

Yüz tanıma
Otomatik denetim ve gözetim
kişi sayısı – sayım (bir alışveriş merkezindeki yaya trafiği vb.)
Karayollarında hızlarıyla birlikte araç sayımı
İnteraktif sanat enstalasyonları
Üretim sürecinde anormallik (kusur) tespiti (tek kusurlu ürünler)
Sokak görünümü görüntü birleştirme
Video/resim arama ve alma
Robot ve sürücüsüz araç navigasyonu ve kontrolü
nesne tanıma
Tıbbi görüntü analizi
Filmler – Hareketten 3 boyutlu yapı
TV Kanalları reklam tanıma