-
OpenCV — установка 4.5.5 (под Linux)
Рассмотрим как установить последнюю версию OpenCV из исходников под ОС Linux.
-
OpenCV: узнать число кадров у видео
При работе с видео-файлами — очень часто возникает вопрос: какое число кадров содержится в видео-файле? OpenCV позволяет ответить на этот вопрос двумя способами:
-
Техника изготовления картин из ниток (String Art) на OpenCV
На региональном новостном сайте увидел новость: «Янтарному подарили портрет Канта из 5 километров ниток» и заинтересовался — как же подобные картины делаются. Оказалось, что подобная техника называется String Art и сразу же нашлись самые разные варианты изготовления подобных картин.
-
OpenCV: считывания картинки через imread()
Прежде чем проводить какие-нибудь манипуляции с изображением — его нужно предварительно считать из файла. В OpenCV для этого используется функция imread().
-
OpenCV — cравнение алгоритмов интерполяции при изменении размеров изображения
Изменение размеров (масштабирование / scaling) — это очень часто используемый метод при работе с изображениями.В OpenCV для выполнения этой задачи используется функция resize(). В C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) В Python: dst = cv2.resize( src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]] )
-
Анонсирована версия OpenCV 4.0-alpha
Анонсирована новая версия популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV 4.0-alpha. Первый промежуточный релиз OpenCV 4.0 gold ожидается в конце октября. Что нового: * все последние улучшения, оптимизации и исправления ошибок из ветки 3.4. * в модуль DNN, добавлен парсер ONNX. Он поддерживает различные нейронные сети, такие как AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG и т. д.
-
Запись докладов с конференции: Мир глазами роботов
Конференция посвящена одной из самых сложных задач искусственного интеллекта — распознаванию объектов и построению образов. Все доклады рассказывают про использование технологий компьютерного зрения в робототехнике:
-
Детектирование объектов — нейросетевой подход
Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению: Такой подход очень просто реализуется кодом вида:
-
Построение тепловой карты уборки робота-пылесоса
Используя Python и библиотеку компьютерного зрения OpenCV, очень просто можно следить за тем, как именно робот-пылесос производит уборку помещения.
-
OpenCV demonstrator (GUI)
Программа-демонстратор, позволяет изучить возможности функционала открытой библиотеки компьютерного зрения — OpenCV без написания кода. Основана на OpenCV 3.0 и Gtkmm 3.0.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…