Giới thiệu

OpenCV được bắt đầu phát triển tại Intel vào năm 1999 bởi Gary Bradsky với bản phát hành đầu tiên ra mắt năm 2000. Vadim Pisarevsky cùng với Gary Bradsky quản lý nhóm phần mềm OpenCV của Intel. Năm 2005, OpenCV đã được sử dụng trên Stanley, chiếc xe giành chiến thắng trong cuộc thi DARPA Grand Challenge. Sau đó, sự phát triển tích cực của nó tiếp tục dưới sự hỗ trợ của Willow Garage với Gary Bradsky và Vadim Pisarevsky đứng đầu dự án. Hiện nay, OpenCV hỗ trợ vô số thuật toán liên quan đến Thị giác máy tính, Học máy và đang được mở rộng từng ngày.

OpenCV hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C ++, Python, Java, v.v. và có sẵn trên các hệ điều hành khác nhau bao gồm Windows, Linux, OS X, Android và iOS. Các giao diện cho GPU tốc độ cao dựa trên CUDA và OpenCL cũng đang được phát triển tích cực.

OpenCV-Python là một thư viện liên kết Python, được thiết kế để giải quyết các vấn đề về thị giác máy tính.

     Python

Python là một ngôn ngữ lập trình được khởi đầu bởi Guido van Rossum và đã trở nên phổ biến rất nhanh chóng, chủ yếu vì tính đơn giản và khả năng đọc code của nó. Nó cho phép lập trình viên thể hiện ý tưởng trong ít dòng code hơn mà không làm giảm khả năng đọc.

So với các ngôn ngữ như C/C++, Python chậm hơn. Tuy nhiên, Python có thể dễ dàng mở rộng với C/C++, cho phép viết code tính toán chuyên sâu bằng C/C++ và tạo trình bao bọc Python để có thể được sử dụng như các mô-đun Python. Điều này mang lại hai lợi thế: thứ nhất, tốc độ nhanh như code C/C++ gốc (vì thực tế nó là code C++ hoạt động ở chế độ nền) và thứ hai, code bằng Python dễ dàng hơn C/C++. OpenCV-Python là một trình bao bọc Python để triển khai OpenCV C++.

OpenCV-Python sử dụng Numpy, là một thư viện được tối ưu hóa cao cho các phép toán với cú pháp kiểu MATLAB. Tất cả các cấu trúc mảng OpenCV được chuyển đổi thành và từ mảng Numpy. Điều này cũng giúp dễ dàng tích hợp với các thư viện khác sử dụng Numpy như SciPy và Matplotlib.

     Cấu trúc các bài hướng dẫn:

- Bài 1: Giới thiệu

- Bài 2: Tính năng Gui trong OpenCV

- Bài 3: Các thao tác xử lý ảnh cơ bản

- Bài 4: Xử lý hình ảnh trong OpenCV

- Bài 5: Phát hiện và mô tả thuộc tính

- Bài 6: Phân tích video

- Bài 7: Hiệu chỉnh camera và tái tạo 3D

- Bài 8: Học máy

- Bài 9: Các thao tác tính toán trong xử lý ảnh

- Bài 10: Phát hiện đối tượng

- Bài 11: Liên kết OpenCV-Python

     Ở bài kế tiếp chúng ta sẽ tiến hành cài đặt môi trường lập trình trong hệ điều hành Windows.

(Sưu tầm)
VIỆN IMC
Tòa nhà IMC Tower, Số 176 Trường Chinh, Phường Khương
Thượng, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Tel/Fax : (+84) 24 3566 6232 / 24 3566 6234
Email: contact@imc.org.vn   Website: https://imc.org.vn