OpenCV
OpenCV – wieloplatformowa biblioteka funkcji wykorzystywanych podczas obróbki obrazu, oparta na otwartym kodzie i zapoczątkowana przez Intela. Jej autorzy skupiają się na przetwarzaniu obrazu w czasie rzeczywistym.
 Logo programu | |
| Aktualna wersja stabilna | 4.10.0 (4 czerwca 2024) [±] |
|---|---|
| Język programowania | C / C++ |
| System operacyjny | Linux, Microsoft Windows, OS X |
| Rodzaj | Biblioteka programistyczna |
| Licencja | Apache License 2.0 |
| Strona internetowa | |
Wymagania dla Windows
edytujAby stworzyć niektóre fragmenty oprogramowania dotyczące zagadnień wejścia sygnału (z kamer) konieczne jest zainstalowanie bibliotek SDK DirectShow. Biblioteki te można znaleźć w podkatalogu Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses Platformy SDK Microsoftu; po ściągnięciu należy je odpowiednio zainstalować, aby można było tworzyć oprogramowanie w OpenCV.
Ponadto w celu korzystania z mechanizmów wielowątkowych konieczna jest instalacja biblioteki TBB Intela.
Języki programowania
edytujBiblioteka została stworzona w języku C++, lecz istnieją nakładki umożliwiające korzystanie z niej również w językach C#, Python, Java (np. Emgu CV, JavaCV), JS (Node.js).
Przykładowy kod programu
edytujKod napisany w języku C++. Wykorzystuje opisywaną bibliotekę. Jest to kod pozwalający na śledzenie, detekcję twarzy.
#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void wykryjIWyswietl( Mat frame ); //
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
int main( int argc, const char** argv )
{
CommandLineParser parser(argc, argv,
"{help h||}"
"{face_cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|Path to face cascade.}"
"{eyes_cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|Path to eyes cascade.}"
"{camera|0|Camera device number.}");
parser.about( "\nJest to demonstracyjny program wykorzystujący klasę cv::CascadeClassifier do"
"wykrywania obiektów (Face + eyes) w strumieniu wideo.\n"
"Można wykorzystać funkcjonalności Haar lub LBP.\n\n" );
parser.printMessage();
String face_cascade_name = samples::findFile( parser.get<String>("face_cascade") );
String eyes_cascade_name = samples::findFile( parser.get<String>("eyes_cascade") );
//-- 1. Ładowanie klasyfikatora kaskadowego - Haar
if( face_cascade.load( face_cascade_name ) == 0 )
{
cout << "Błąd wczytywania klasyfikatora twarzy! \n";
return -1;
};
if( eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) == 0 )
{
cout << "Błąd wczytywania klasyfikatora oczu! \n";
return -1;
};
int camera_device = parser.get<int>("camera");
VideoCapture capture;
//-- 2. Otwieranie strumienia wideo
capture.open( camera_device );
if ( capture.isOpened() == 0 )
{
cout << "Nie udało się otworzyć strumienia wideo \n";
return -1;
}
Mat frame;
while ( capture.read(frame) )
{
if( frame.empty() )
{
cout << "Brak ramki. -- Wyjście z pętli! \n";
break; //wyjście z pętli
}
//-- 3. Stosowanie klasyfikatorów do bieżącej ramki wideo
wykryjIWyswietl( frame ); //Główna funkcja, zawiera główny algorytm
if( waitKey(10) == 27 ) break; // wyjście z pętli
}
return 0;
}
void wykryjIWyswietl( Mat frame )
{
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
//-- Wykrywaj twarze
std::vector<Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces );
for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width/2, faces[i].y + faces[i].height/2 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2 ), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4 );
Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
//-- Dla każdej twarzy, szukaj oczu (wykrywaj)
std::vector<Rect> eyes;
eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes );
for ( size_t j = 0; j < eyes.size(); j++ )
{
Point eye_center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width/2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height/2 );
int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );
circle( frame, eye_center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4 );
}
}
//-- Prezentowanie wyniku pracy algorytmu
imshow( "Przechwycony obraz - Wykrywanie twarzy", frame );
}