Giúp người đọc thế được một số trong những kỹ năng cơ bản về cách xử trí ảnhCài đặt OpenCVViết một chương trình đơn giản dễ dàng cùng với OpenCV

1. Giới thiệu OpenCV

OpenCV (mở cửa Source Computer Vision Library) là một trong những thỏng viện mã mối cung cấp msống về thị giác trang bị (computer vision) cùng học tập thiết bị (machine learning). OpenCV được tạo theo giấy tờ BSD, vì vậy nó trọn vẹn miễn tổn phí cho tất cả học thuật với tmùi hương mại. Nó gồm các interface C++, C, Python, Java cùng hỗ trợ Windows, Linux, Mac OS, iOS cùng Android. OpenCV được thiết kế với để tính tân oán hiệu quả và với việc triệu tập nhiều vào các vận dụng thời gian thực. Được viết bằng buổi tối ưu hóa C/C++, tlỗi viện rất có thể tận dụng tối đa ưu thế của cách xử trí đa lõi. Được áp dụng bên trên khắp quả đât, OpenCV có cộng đồng hơn 47 nghìn người tiêu dùng cùng số lượng download quá thừa 6 triệu lần. Phạm vi sử dụng từ bỏ thẩm mỹ và nghệ thuật xúc tiến, cho đến nghành nghề khai thác mỏ, bản trang bị trên web hoặc công nghệ robot.

Bạn đang xem: Hướng dẫn cài đặt phần mềm opencv python pycharm

2. Kiến thức cơ bản về cách xử trí ảnh

2.1 Ảnh kinh nghiệm số (Digital image)

Hình ảnh kĩ thuật số (digital image) là 1 trong dạng màn trình diễn của ảnh nghỉ ngơi dạng ma trận số 2D. Tùy vào độ sắc nét của hình họa bao gồm cố định hay là không, ảnh kinh nghiệm số được chia ra có tác dụng 2 các loại là hình họa vector (độ phân giải không núm định) và ảnh raster (hay còn gọi là bitmapped, độ phân giải vắt định). Thuật ngữ hình ảnh kĩ thuật số hay được dùng để kể đến hình họa raster.

2.2 Độ phân giải của ảnh (Resolution)

Độ phân giải hình ảnh là cường độ cụ thể mà lại hình họa rất có thể biểu thị. Thuật ngữ này được dùng cho ảnh raster. Độ phân giải càng tốt, ảnh càng nhiều cụ thể. Ví dụ: độ phân giải 640 x 480.

2.3 Điểm hình ảnh (Pixel)

Trong hình ảnh kinh nghiệm số, một điểm hình họa (pixel) là bộ phận bé dại nhất của hình họa raster (raster image). Mỗi một điểm hình họa là một trong chủng loại (sample) của hình họa. Càng các điểm ảnh, hình ảnh kinh nghiệm số càng màn biểu diễn đúng đắn rộng về văn bản của hình họa gốc. nổi trội của một điểm hình họa bao gồm 2 thành phần: tọa độ (x,y) với cường ánh sáng (intensity).

2.4 Mức xám của hình họa (Grayscale)

Mức xám của hình ảnh (greyscale) là một trong Một trong những quý giá số của điểm ảnh màn biểu diễn mức độ tia nắng (light intensity) tại điểm hình họa đấy. Đôi khi, vào cách xử lý hình ảnh ngày nay, nút xám hay sử dụng nhất là nút 256 (có giá trị nút xám trường đoản cú 0 -> 255).

2.5 Hình ảnh màu

Để màn biểu diễn hình họa color, Theo phong cách trình diễn RGB, tía ma trận nấc xám 256, ứng cùng với cha red color (R), lục (G), lam(B) được thực hiện. Màu sắc đẹp của một điểm hình ảnh được ra quyết định vì cực hiếm cường độ (intensity) tại cha ma trận màu thuộc tọa độ.

Xem thêm: Seo Online Là Gì ? Tại Sao Seo Rất Quan Trọng Với Mỗi Website

3. Cài đặt OpenCV

Bước 1: Tải OpenCV

Tải OpenCV ở khu vực https://opencv.org/releases.htmlỞ phía trên, mình vẫn thực hiện OpenCV mang lại windows (Win pack)

*

Cách 2: Giải nén OpenCV

Sau Khi cài đặt hoàn thành, cliông xã vào file vừa sở hữu cùng tiến hành thiết đặt. Trong ví dụ này, mình đang thiết đặt OpenCV trên ổ E

*
*
Sau Lúc cài đặt xong xuôi, thư mục OpenCV sẽ lộ diện trên ổ E:

3.1 Cài đặt OpenCV cho Python

Sau Khi thiết đặt dứt OpenCV, vào thỏng mục build của openCV, tlỗi viện OpenCV của pynhỏ bé đã có chuẩn bị sẵn.

*
Copy file cv2.pyd vào trong Lib/site-packages của tlỗi mục nơi bắt đầu của Python2.7
*
3.2 Cài đặt OpenCV đến C++ trường đoản cú Source CodeBuild thư viện OpenCV từ bỏ Source Code bằng CMake

Tại trường “Where is the source code”, chọn liên hệ source code vào thỏng mục OpenCV vừa setup là E:/opencv/sources, và trường “Where lớn build the binaries” tại một thư mục đang sử dụng để build. Tại phía trên mình chọn là E:/opencv/build/x86.Sau Khi chọn ngừng ấn vào nút ít Configure.Các các bạn chọn genertor bằng MinGW MakefilesCrúc ý: lúc hiển thị config lên, các bạn nhớ vứt chọn chiếc ENABLE_PRECOMPILED_HEADERSẤn nút Generate

*
*
Sau Khi CMake chế tạo dứt, chúng ta hãy chạy lệnh mingw32-make từ tlỗi viện MinGW vừa tải.Nếu các bạn có nhu cầu chạy những core (tăng speed thực hiện), có thể tiến hành lệnh mingw32-make -j4 (-j4 ở chỗ này sở hữu ý nghĩa build trên 4 core CPU)
*
Crúc ý: Lúc chạm chán đề nghị lỗi lúc build module videoio, hãy mngơi nghỉ mang lại tệp tin cap_dshow.cpp và thêm mẫu code sau trên đầu file#define STRSAFE_NO_DEPRECATE
*

4. Chương trình thứ nhất với OpenCV

4.1 Python

import cv2img = cv2.imread("E:/cv_example/example.png", 1)cv2.imshow("example", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Để thực hiện được OpenCV, bước thứ nhất, ta rất cần phải knhì báo tlỗi viện OpenCV bởi dòng lệnh import cv2. Tiếp mang đến, nhằm hiểu ảnh từ bỏ file vào, OpenCV sẽ cung cấp hàm imread với tsi mê số nguồn vào là đường truyền mang đến file với chế độ color của hình ảnh. Để hiển thị hình ảnh xung quanh màn hình hiển thị, ta hoàn toàn có thể sử dụng hàm imshow bởi OpenCV cung cấp cùng với tmê say số đầu tiên là tên hành lang cửa số hình ảnh cùng tsay mê số sản phẩm nhì là văn bản ảnh. Sau Khi hiển thị nội dung hình ảnh, bởi lệnh cv2.waitKey(0), chương trình vẫn hóng cho tới Lúc người dùng dìm một phím bất kể rồi bắt đầu thoát ra khỏi chương trình.

*

4.2 C++
*
Tiếp theo, viết tên project với khu vực chứa project.
*
Để áp dụng được OpenCV đến C++, ta rất cần được knhì báo thỏng mục chứa header của thư viện OpenCV và linker đến tệp tin thỏng việntrước hết, knhị báo tlỗi mục chứa những file header của OpenCV
*
Tiếp mang lại, knhì báo tlỗi mục chứa những file linker
*
Thêm các tệp tin linker
*
Kết trái sau khi thêm xong
*

#include #include using namespace cv;int main() cv::Mat img; img = cv::imread("E:/cv_example/example.png", 1); cv::imshow("Demo", img); cv::waitKey(0); return 0;Cũng giống như với pybé nhỏ, để đọc hình ảnh vào, ta áp dụng imread; với nhằm hiển thị hình ảnh ra, ta áp dụng imshow.

*
Sau Lúc compile cùng chạy chương trình, bạn cũng có thể vẫn gặp gỡ buộc phải lỗi nhỏng hình bên dưới. Đây là lỗi thông báo không kiếm thấy tệp tin thỏng viện của OpenCV.
*

Có 2 cách để xử lý sự việc này:

Cách 1: Copy toàn bộ tệp tin thư viện vừa build đặt thuộc tlỗi mục với tệp tin chương trình
*
*
Cách 2: Thêm đường truyền của thỏng viện OpenCV vào trong Path của system
*
Kết quả sau thời điểm chạy tệp tin cmùi hương trình
*

Tổng kết

Bài viết trên vừa bao gồm một trong những quan niệm cơ bản về xử lý hình ảnh, lý giải phương pháp build source code, cài đặt OpenCV với python với C++, và viết một lịch trình đọc hình họa cơ phiên bản cùng với OpenCV. Hi vọng nội dung bài viết vẫn đem về kỹ năng cơ phiên bản mang lại mọi các bạn new ban đầu học tập cách xử trí hình họa, cũng như giúp phần nhiều bạn đang vướng mắc trong vấn đề setup OpenCV từ source code. Bài viết tiếp đến sẽ đề cùa tới một vài kĩ thuật cách xử lý ảnh cơ bạn dạng nlỗi thay đổi tự hình họa màu sắc thanh lịch hình họa xám cùng làm cho mịn ảnh (blur). Hẹn gặp mặt lại các bạn trong kỳ cho tới.