OpenCV (ओपन सोर्स कंप्यूटर विजन) एक ओपन-सोर्स कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है। पुस्तकालय में छवि और वीडियो विश्लेषण के लिए 2500 से अधिक अनुकूलित एल्गोरिदम हैं। इन एल्गोरिदम का उपयोग चेहरों का पता लगाने और पहचानने, वस्तुओं की पहचान करने, वीडियो में मानवीय क्रियाओं को वर्गीकृत करने, कैमरे की गतिविधियों को ट्रैक करने, चलती वस्तुओं को ट्रैक करने, वस्तुओं के 3डी मॉडल निकालने, स्टीरियो कैमरों से 3डी पॉइंट क्लाउड बनाने, उच्च रिज़ॉल्यूशन बनाने के लिए छवियों को एक साथ सिलाई करने के लिए किया जा सकता है। एक संपूर्ण दृश्य की छवि, एक छवि डेटाबेस से समान छवियां ढूंढें, फ्लैश का उपयोग करके ली गई छवियों से लाल आंखें हटाएं, आंखों की गतिविधियों का पालन करें, दृश्यों को पहचानें और संवर्धित वास्तविकता के साथ इसे ओवरले करने के लिए मार्कर स्थापित करें, आदि।
OpenCV को शुरू में 1999 में Intel द्वारा विकसित किया गया था और अब इसे एक गैर-लाभकारी संगठन द्वारा बनाए रखा जाता है। पुस्तकालय सी ++ में लिखा गया है और इसमें सी ++, पायथन और जावा के लिए इंटरफेस हैं। ओपनसीवी विंडोज, लिनक्स, मैक ओएस, आईओएस और एंड्रॉइड का समर्थन करता है।
OpenCV का उपयोग करने के मुख्य लाभों में से एक वास्तविक समय में छवियों और वीडियो को संसाधित करने की क्षमता है, जो इसे वीडियो निगरानी, ड्राइवर सहायता प्रणाली और रोबोटिक्स जैसे अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए आदर्श बनाता है। पुस्तकालय में उपयोगकर्ताओं का एक बड़ा और सक्रिय समुदाय भी है, जिसका अर्थ है कि ऑनलाइन जानकारी और समर्थन का खजाना उपलब्ध है।
OpenCV की कुछ प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं: रंग स्थान रूपांतरण, फ़िल्टरिंग, हिस्टोग्राम और ज्यामितीय परिवर्तनों सहित छवि प्रसंस्करण कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला।
जेपीईजी, पीएनजी, टीआईएफएफ और बीएमपी सहित विभिन्न प्रकार के छवि प्रारूपों के लिए समर्थन।
वेबकैम और स्ट्रीमिंग वीडियो सहित वीडियो कैप्चर और वीडियो कोडेक्स के लिए समर्थन।
मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके वस्तु का पता लगाने और पहचान के लिए समर्थन।
3डी पुनर्निर्माण और स्टीरियो विजन के लिए समर्थन।
ओपनसीवी में मशीन सीखने के लिए कई मॉड्यूल भी हैं, जिनमें तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय पेड़ और वेक्टर मशीनों का समर्थन शामिल है। इन उपकरणों का उपयोग क्लासिफायर को वस्तुओं को पहचानने और छवियों और वीडियो में पैटर्न का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
OpenCV छवि और वीडियो प्रसंस्करण के लिए एक शक्तिशाली और बहुमुखी उपकरण है। इसकी विस्तृत श्रृंखला की विशेषताएं, वास्तविक समय प्रसंस्करण क्षमताएं, और सक्रिय समुदाय इसे कंप्यूटर दृष्टि, मशीन सीखने और संवर्धित वास्तविकता सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती हैं। OpenCV का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू अन्य के साथ इंटरफेस करने की क्षमता है। पुस्तकालयों और ढांचे। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग गहरी शिक्षा के लिए TensorFlow लाइब्रेरी के संयोजन में किया जा सकता है, जिससे डेवलपर्स जटिल छवि और वीडियो प्रोसेसिंग एप्लिकेशन बना सकते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क को शामिल करते हैं।इसके अतिरिक्त, OpenCV में कई बिल्ट-इन GUI (ग्राफिकल यूजर इंटरफेस) टूल भी हैं, जैसे कि imshow, जो स्क्रीन पर छवियों और वीडियो को प्रदर्शित करना आसान बनाता है। यह डिबगिंग और परीक्षण उद्देश्यों के साथ-साथ इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए उपयोगी हो सकता है।
पुस्तकालय छवि और वीडियो हेरफेर के लिए कार्यात्मकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला भी प्रदान करता है और इसका उपयोग पृष्ठभूमि घटाव, छवि थ्रेशोल्डिंग, किनारे का पता लगाने, और अधिक जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है। यह इसे मेडिकल इमेजिंग, रिमोट सेंसिंग और सैटेलाइट इमेजरी जैसे इमेज प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है।
OpenCV का वास्तविक समय के अनुप्रयोगों पर भी बहुत ध्यान है और यह डेस्कटॉप और मोबाइल दोनों प्लेटफार्मों पर प्रदर्शन के लिए अनुकूलित है। यह डेस्कटॉप, लैपटॉप, एम्बेडेड डिवाइस और मोबाइल डिवाइस सहित विभिन्न प्रकार के हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पर चल सकता है। यह निगरानी प्रणाली, ड्रोन और सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग के लिए इसे उपयुक्त बनाता है।
हाल के वर्षों में, OpenCV को उद्योग और अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाया गया है। Google, Microsoft, Intel और IBM जैसी कंपनियों ने अपने उत्पादों और शोध में OpenCV का उपयोग किया है। इसके अतिरिक्त, कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में कई शोध पत्रों ने OpenCV को अपने एल्गोरिदम के विकास और मूल्यांकन के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया है। कुल मिलाकर, OpenCV एक शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है जिसमें कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। इसके उपयोग में आसानी, रीयल-टाइम प्रोसेसिंग क्षमताएं, और सक्रिय समुदाय इसे उन डेवलपर्स के लिए एक आदर्श विकल्प बनाते हैं जो इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं। OpenCV की एक और बड़ी विशेषता पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और डेटा सेट का बड़ा संग्रह है जो उपलब्ध हैं। डेवलपर्स के लिए। इन मॉडलों का उपयोग सामान्य कंप्यूटर विज़न कार्यों जैसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेस रिकग्निशन और इमेज वर्गीकरण को जल्दी और आसानी से लागू करने के लिए किया जा सकता है। यह डेवलपर्स को समय और संसाधनों की एक महत्वपूर्ण राशि बचा सकता है, क्योंकि उन्हें अपने स्वयं के मॉडल को खरोंच से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।
OpenCV कई उपयोगिता कार्य भी प्रदान करता है जिनका उपयोग छवि और वीडियो I / O, डेटा दृढ़ता और प्रदर्शन मूल्यांकन जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है। इन कार्यों का उपयोग छवि और वीडियो फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने, डेटा को सहेजने और लोड करने और एल्गोरिथम के प्रदर्शन को मापने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, OpenCV हा कई अंतर्निहित विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग विभिन्न प्रकार के प्रारूपों में छवियों, वीडियो और डेटा को प्रदर्शित करने के लिए किया जा सकता है। यह डिबगिंग और परीक्षण के साथ -साथ इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए उपयोगी हो सकता है।
OpenCV भी प्रोग्रामिंग भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा समर्थित है, जिसमें C ++, पायथन, जावा और MAT LAB शामिल हैं। यह उनकी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा की परवाह किए बिना डेवलपर्स और शोधकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ है।
OpenCV एक शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है जिसमें कंप्यूटर विजन, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कई प्रकार के अनुप्रयोग हैं। इसके उपयोग में आसानी, वास्तविक समय प्रसंस्करण क्षमताएं, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, अंतर्निहित विज़ुअलाइज़ेशन टूल, और कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए समर्थन इसे डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक आदर्श विकल्प बनाते हैं जो छवि और वीडियो प्रसंस्करण अनुप्रयोगों का निर्माण करने के लिए देख रहे हैं।
OpenCV लगातार विकसित हो रहा है और नए अपडेट और रिलीज के साथ, नई सुविधाओं को जोड़ने और प्रदर्शन में सुधार के साथ विस्तार कर रहा है। कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के विकास के साथ, OpenCV क्षेत्र में डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बना रहेगा। OpenCV का महत्वपूर्ण पहलू विंडोज, लिनक्स, MacOS सहित प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला पर काम करने की क्षमता है। , iOS और Android, विभिन्न प्रकार के उपकरणों में कंप्यूटर विजन एप्लिकेशन को विकसित करना और तैनात करना संभव बनाता है। यह विशेष रूप से एम्बेडेड सिस्टम या मोबाइल एप्लिकेशन पर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए उपयोगी है। इसके अतिरिक्त, OpenCV एक उच्च मॉड्यूलर लाइब्रेरी है, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स केवल उन कार्यक्षमता को शामिल करने के लिए चुन सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है, अंतिम एप्लिकेशन के आकार को कम करना और प्रदर्शन बढ़ाना। यह स्मार्टफोन, एम्बेडेड सिस्टम और ड्रोन जैसे संसाधन-विवश उपकरणों पर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।
OpenCV के सबसे लोकप्रिय उपयोगों में से एक चेहरे की पहचान के क्षेत्र में है। लाइब्रेरी उपकरण और एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है जिसका उपयोग छवियों और वीडियो में चेहरों का पता लगाने और पहचानने के लिए किया जा सकता है। इस तकनीक का व्यापक रूप से सुरक्षा और निगरानी प्रणालियों में उपयोग किया जाता है, साथ ही साथ सोशल मीडिया, गेमिंग और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन जैसे विभिन्न अन्य अनुप्रयोगों में भी उपयोग किया जाता है।
OpenCV का एक और लोकप्रिय उपयोग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के क्षेत्र में है। लाइब्रेरी उपकरण और एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है जिसका उपयोग छवियों और वीडियो में वस्तुओं का पता लगाने और पहचानने के लिए किया जा सकता है। इस तकनीक का उपयोग स्व-ड्राइविंग कारों, ड्रोन और रोबोटिक्स जैसे अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से किया जाता है, साथ ही विभिन्न प्रकार के अन्य अनुप्रयोगों जैसे सुरक्षा और निगरानी प्रणाली और खुदरा विश्लेषिकी में भी उपयोग किया जाता है।
OpenCV एक शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है जिसमें कंप्यूटर विजन, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कई प्रकार के अनुप्रयोग हैं। इसके उपयोग में आसानी, वास्तविक समय प्रसंस्करण क्षमताएं, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, अंतर्निहित विज़ुअलाइज़ेशन टूल, कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए समर्थन, और प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला पर काम करने की क्षमता इसे डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है जो निर्माण के लिए देख रहे हैं छवि और वीडियो प्रसंस्करण अनुप्रयोग। इसकी बढ़ती लोकप्रियता और विभिन्न उद्योगों में कंप्यूटर विजन प्रौद्योगिकी के बढ़ते उपयोग के साथ, Theto OpenCV का उपयोग करना शुरू करते हैं, पहला कदम आपके कंप्यूटर पर लाइब्रेरी डाउनलोड और इंस्टॉल करना है। इंस्टॉलेशन प्रक्रिया आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे ऑपरेटिंग सिस्टम के आधार पर अलग -अलग होगी। Windows और MacOS के लिए, पूर्व-निर्मित बाइनरी पैकेज OpenCV वेबसाइट पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। लिनक्स के लिए, आप APT-GET या YUM जैसे पैकेज प्रबंधकों का उपयोग करके OpenCV स्थापित कर सकते हैं।
एक बार जब आप OpenCV इंस्टॉल हो जाते हैं, तो आप इसे अपने कोड में उपयोग करना शुरू कर सकते हैं, जिसमें आवश्यक हेडर और लाइब्रेरी से जुड़कर शामिल हो सकते हैं। C ++ में, आप अपने कोड में निम्नलिखित पंक्ति को जोड़कर OpenCV हेडर को शामिल कर सकते हैं: OpenCV के संभावित उपयोग असीम हैं।
#include <opencv2/opencv.hpp>
पायथन के लिए, आप OpenCV-Python पैकेज को स्थापित करने के लिए PIP का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको CV2 मॉड्यूल के माध्यम से OpenCV लाइब्रेरी तक पहुंच प्रदान करेगा।
CV2 आयात करें
एक बार जब आपके पास लाइब्रेरी सेट हो जाती है, तो आप छवियों और वीडियो को संसाधित करने के लिए इसके कार्यों और कक्षाओं का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप एक फ़ाइल से एक छवि को पढ़ने के लिए IMREAD फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, और इसे स्क्रीन पर प्रदर्शित करने के लिए IMSHOW फ़ंक्शन।
cv :: mat copy = cv :: imread ("image.jpg");
cv :: imshow ("copy", copy);
cv :: waitkey (0);
CV2 Import
img = cv2.imread ('image.jpg')
cv2.imshow ('copy', IMG)
cv2.waitkey (0)
cv2.destroyallwindows ()
आप लाइब्रेरी के इमेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विजन फ़ंक्शंस का उपयोग थ्रेसहोल्डिंग, एज डिटेक्शन, फीचर एक्सट्रैक्शन और बहुत कुछ जैसे कार्यों को करने के लिए भी कर सकते हैं। OpenCV ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेस रिकग्निशन और इमेज वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला भी प्रदान करता है, जिसका उपयोग सामान्य कंप्यूटर विजन कार्यों को जल्दी और आसानी से लागू करने के लिए किया जा सकता है।
यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि OpenCV में कार्यात्मकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला है, और ऊपर दिए गए कोड उदाहरण इसका एक छोटा सा हिस्सा हैं, जो पुस्तकालय और मैं के बारे में अधिक जानने के लिए है।
TS कार्यात्मकता, आप आधिकारिक वेबसाइट पर उपलब्ध OpenCV प्रलेखन, ट्यूटोरियल और नमूना कोड से परामर्श कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, OpenCV समुदाय बहुत सक्रिय है, और आप स्टैकओवरफ़्लो जैसी मंचों और Q & A साइटों पर कई प्रश्न और उत्तर पा सकते हैं, जो कि जब आपको संदेह या मुद्दे होते हैं तो बहुत मददगार हो सकते हैं।