OpenCV

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Im September 2006 wurde die Version 1.0 von OpenCV herausgegeben. Ende September 2009 folgte nach längerer Pause die Version 2.0.0, welche die Bezeichnung „Gold“ trug. Anfang Juni 2015 erschien Version 3.0, die erstmals OpenCL unterstützte.<ref>OpenCV 3.0 – The Transparent API and OpenCL Acceleration, Harris Gasparakis, 15. Oktober 2014</ref>

Die Stärke von OpenCV liegt in ihrer Geschwindigkeit und in der großen Menge der Algorithmen aus neuesten Forschungsergebnissen.

Anwendungsbereiche

Die Bibliothek umfasst unter anderem Algorithmen für Gesichtserkennung, 3D-Funktionalität, Haar-Klassifikatoren, verschiedene sehr schnelle Filter (z. B. Sobel, Canny, Gauß) und Funktionen für die Kamerakalibrierung.

OpenCV besteht aus Modulen für verschiedene Anwendungsfelder:

2D- und 3D-Merkmale (z. B. Interest-Operator oder Deskriptoren)
Eigenbewegungsschätzung, siehe Photogrammetrie: Rückwärtsschnitt
Gesichtserkennung
Datei:Face detection.jpg
Automatische Gesichtserkennung mit OpenCV
Gestenerkennung
Mensch-Computer-Interaktion (HCI)
Mobile Roboter
Klassifizierung mit Hilfe der Viola-Jones-Methode
Segmentierung und Erkennung
Stereoskopisches Sehen (Stereopsis), ergibt Tiefenbilder
Structure from Motion (SfM), siehe Computer Vision
Optisches Tracking, Motion Compensation und Optischer Fluss
Kalman-Filter zum Tracking

Ferner beinhaltet OpenCV eine Bibliothek für Maschinelles Lernen mit folgendem Funktionsumfang:

Boosting (automatische Klassifizierung)
Lernen eines Entscheidungsbaumes
EM-Algorithmus (Expectation-Maximization)
Nächste-Nachbarn-Klassifikation
Bayes-Klassifikator
Künstliche neuronale Netze, inkl. DNN
Random Forest
Support Vector Machine (SVM)

Deep Learning

Datei:Detected-with-YOLO--Schreibtisch-mit-Objekten.jpg

Automatische Objekterkennung mit OpenCV. Hierzu wurde ein auf dem COCO-Dataset trainiertes YOLOv3 Modell geladen, das 80 verschiedene Objekte identifizieren kann.

Das DNN-Modul von OpenCV kann die von gängigen Deep Learning Frameworks vortrainierten Netze einlesen und auf ihnen einen Forward Pass ausführen. D. h., es werden Werte in der sichtbaren Eingangsschicht (englisch input layer) des künstlichen neuronalen Netzwerks eingelesen und beim Durchlaufen aller Schichten des Netzwerks verarbeitet, bis sie dann an der sichtbaren letzten Schicht (output layer) ausgegeben werden.<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|Vorlage:FormatDate/Wartung/Error}}| |}}}}{{#if:|{{{autor}}}: }}{{#if:|{{#if:Deep-Learning-in-OpenCV|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=Deep-Learning-in-OpenCV}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=Deep-Learning-in-OpenCV}}}}%7C[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=Deep-Learning-in-OpenCV}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:GitHubOpenCV2019-01-17{{#if: 2019-01-17 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}

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Unterstützt werden folgende Bibliotheken:

Caffe
TensorFlow
Torch
Darknet
Modelle im ONNX Format

Einzelnachweise

Literatur

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Weblinks

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