KI und Computer Vision ermöglichen es Maschinen, Bilder und Videos so zu verstehen wie Menschen. Innovationen wie autonome Fahrzeuge, Robotik und fortgeschrittene Fotobearbeitung profitieren von dieser Technologie. OpenCV ist eine führende Open-Source-Bibliothek für Computer Vision-Anwendungen und spielt eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Tools für die Echtzeit-Bild- und Videoverarbeitung.
OpenCV bietet über 2500 Algorithmen, darunter klassische wie Support Vector Machines (SVMs) und K-Nearest Neighbors (KNN) sowie hochmoderne Deep-Learning-Techniken. Diese Algorithmen helfen bei Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Gesichtserkennung.
In diesem Artikel gehen wir näher darauf ein, was OpenCV macht, wie es sich im Laufe der Jahre entwickelt hat und auf welche spannenden Arten es von den Leuten genutzt wird. Lassen Sie uns anfangen!
Was ist OpenCV?
OpenCV, kurz für Open Source Computer Vision Library, ist ein unverzichtbares Toolkit für alle, die mit Computer Vision und maschinellem Lernen arbeiten. Es ist Open Source, was bedeutet, dass jeder es verwenden und optimieren kann und es für alle Arten von Projekten geeignet ist, von großen Unternehmen wie Google bis hin zu kleineren Startups und akademischer Forschung.
OpenCV ist vollgepackt mit Algorithmen, die bei allem helfen, von der Objekterkennung über die Bewegungsverfolgung von Objekten bis hin zur Erstellung von 3D-Modellen. Es ist unglaublich beliebt, mit einer riesigen Community von über 47.000 Benutzern und mehr als 18 Millionen Downloads.
OpenCV unterstützt C++, Python, Java und MATLAB und funktioniert unter Windows, Linux, Android und MacOS. Dank der effizienten Nutzung der Computerverarbeitung eignet es sich besonders für Projekte, die in Echtzeit arbeiten müssen. Mit laufenden Entwicklungen in Technologien wie CUDA und OpenCL ist OpenCV das Herzstück unzähliger innovativer Anwendungen weltweit, von Überwachung und Robotik bis hin zu interaktiver Kunst.
Die Architektur von OpenCV
Die Architektur von OpenCV ist für eine breite Palette von Computer Vision- und Machine Learning-Anwendungen ausgelegt. Sie basiert auf einer Kernkomponente, CXCore, die die wichtigsten Funktionen und Algorithmen enthält. Dieser Aufbau minimiert Redundanz und steigert die Effizienz.
Zusätzlich zum Kern gibt es Komponenten wie CV, das sich auf Bildverarbeitungs- und Bildverarbeitungsalgorithmen konzentriert, und MLL, das statistische Klassifikatoren und Clustering-Tools enthält. Eine weitere Schlüsselkomponente ist HighGUI, das auf grafische Benutzeroberflächenfunktionen sowie Bild- und Video-Ein-/Ausgabevorgänge ausgerichtet ist. Dieses modulare Design ermöglicht die flexible Integration verschiedener Funktionen für maschinelles Lernen.
OpenCV-Algorithmen
Die OpenCV-Bibliothek verfügt über eine Suite mit über 2500 optimierten Algorithmen. Diese Algorithmen ermöglichen eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung und -segmentierung, Merkmalsextraktion und sogar die Erkennung menschlicher Handschrift.
Lassen Sie uns mehr über einige dieser Algorithmen erfahren. Support Vector Machines ( SVM ) und K-Nearest Neighbors ( KNN ) Algorithmen sind gute Optionen für die Bildklassifizierung durch Gruppieren ähnlicher Datenpunkte. Mit diesem Verfahren können Kategorien wie Tiere oder Objekte unterschieden werden.
Entscheidungsbäume werden häufig zusammen mit anderen Techniken des maschinellen Lernens, etwa Deep Learning, verwendet, um die Leistung bei Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung zu verbessern.
Der Deep-Learning-Aspekt von OpenCV umfasst neuronale Netzwerke mit Unterstützung für Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Darüber hinaus entwickelt sich OpenCV ständig weiter und integriert neue Modelle wie YOLO (You Only Look Once) zur Objekterkennung und Vision Transformers (ViTs), die Transformer-Architektur für Aufgaben wie Bildklassifizierung und -erkennung anwenden.
Kurze Geschichte und Entwicklung
Wie ist OpenCV entstanden?
Die Entwicklung der OpenCV-Bibliothek begann 1999 in den Intel Research Labs. Sie wurde zunächst in den Sprachen C und C++ erstellt und später um die Unterstützung moderner Programmiersprachen wie Python und vieler anderer erweitert. Die von Gary Bradski erstellte Bibliothek zielt hauptsächlich darauf ab, eine gemeinsame Infrastruktur für verschiedene Computer-Vision-Anwendungen bereitzustellen und die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen.
OpenCV in den 2000er Jahren
Die erste Version (Version 1.0) wurde im Jahr 2000 veröffentlicht und bot viele Funktionen zur Bildverarbeitung und -analyse. Sechs Jahre später führte Version 1.1 die neue C++-Schnittstelle ein, die Entwicklern mehr Zugriff darauf gewährte und schnelleres Prototyping ermöglichte. Im Jahr 2008 nutzte Version 1.5 die Leistung von Grafikprozessoren, um rechenintensive Aufgaben zu beschleunigen. Dies wurde durch die Unterstützung der GPU-Beschleunigung erreicht.
Die Entwicklung in den 2010er Jahren
OpenCV veröffentlichte 2010 Version 2.0 und übertraf damit alles, was davor kam. Es bot Entwicklern verbesserte Leistung, eine modulare Struktur und Kompatibilität mit verschiedenen Plattformen wie Windows, Linux, Mac und Mobilgeräten. OpenCV brachte 2015 mit Version 3.0 große Veränderungen. Es hatte eine neue C++11-Schnittstelle, verbesserte Python-Bindungen und integrierte auch die damals neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen. Später, im Jahr 2018, wurden mit Version 4.0 Deep-Learning-Funktionen und ein DNN-Modul für effiziente neuronale Netzwerkinferenz eingeführt.
Die Gegenwart (2020er Jahre)
OpenCV wird ständig verbessert. Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels hat OpenCV kürzlich Verbesserungen an seinen Objekterkennungsmodulen sowie eine neue Objektverfolgungs-API namens TrackerVit eingeführt, die auf Vision Transformers basiert. Die neueste Version, v4.9, verfügt außerdem über erweiterte Android-Unterstützungsfunktionen, experimentelle CUDA-Sprachunterstützung und die neueste AppleVisionOS-Plattformunterstützung.
Verwenden von GPUs für eine schnellere Verarbeitung mit OpenCV
In welchen Szenarien wird OpenCV häufig verwendet? OpenCV wird häufig für Echtzeitanwendungen verwendet. Es kann SIMD-Anweisungen wie MMX und SSE nutzen, um die Leistung zu verbessern.
Außerdem integriert es nahtlos Tools wie CUDA und OpenCL, um die Verarbeitung grafischer Daten zu beschleunigen. Dieser Übergang zur GPU-basierten Verarbeitung rationalisiert Abläufe, reduziert den Overhead und verbessert die Effizienz von Computer Vision-Anwendungen. Die folgende Grafik zeigt dies deutlich.
Anwendungsfälle
Nachfolgend sind einige Fälle aufgeführt, in denen OpenCV verwendet werden kann.
2D- und 3D-Feature-Toolkits
OpenCV bietet robuste Toolkits zur Analyse von 2D- und 3D-Funktionen in Bildern und Videos. Diese Funktionalität kann für Aufgaben wie Bildabgleich, Objektverfolgung und Augmented-Reality-Anwendungen verwendet werden.
OpenCV kann beispielsweise wichtige Merkmale in Bildern erkennen und zuordnen, um Panoramabilder zu erstellen oder 3D-Modelle aus mehreren Bildern zu generieren. OpenCV kann sogar verwendet werden, um eine Szene zu rekonstruieren, wie unten gezeigt. Im Originalbild ist das Gebäude hinter dem Vordergrund verborgen. Im Ausgabebild wird die Szene rekonstruiert, sodass das Gebäude nicht mehr verborgen ist.
Damit ließe sich beispielsweise ein Gesichtserkennungssystem betreiben, das auf der Grundlage erkannter Gesichter ein Smartphone entsperrt oder Zugang zu sicheren Bereichen gewährt.
Gestenerkennung und Mensch-Computer-Interaktion
Die Entwicklung von Gestenerkennungssystemen wird mit OpenCV vereinfacht. Die Gestenerkennung ermöglicht es Benutzern, durch Gesten und Bewegungen mit Computern oder Geräten zu interagieren.
Es kann in Spielen, virtueller Realität und interaktiver digitaler Beschilderung verwendet werden. Eine Webcam könnte beispielsweise Handbewegungen verfolgen, sodass Benutzer Aktionen auf dem Bildschirm steuern können, z. B. das Navigieren durch Menüs oder das Spielen von Spielen ohne physische Controller.
Bewegungsverständnis und Objekterkennung
Die Algorithmen von OpenCV zur Bewegungserkennung und Objekterkennung können in der Überwachung, bei autonomen Fahrzeugen und in der Robotik eingesetzt werden. Sie könnten beispielsweise zur Entwicklung eines Bewegungserkennungssystems verwendet werden, das die Feeds von Sicherheitskameras überwacht. Ein solches System könnte Bediener in Echtzeit auf verdächtige Bewegungen aufmerksam machen. Im Bild unten erkennt eine Technik namens Hintergrundsubtraktion Bewegungen und weiß so, dass ein Objekt (in diesem Fall ein Hund) ins Bild gekommen ist.
erweiterte Realität
OpenCV spielt eine wichtige Rolle bei Augmented-Reality-Anwendungen, da es Entwicklern ermöglicht, digitale Inhalte in Echtzeit in die reale Welt einzublenden. Diese Technologie wird in den Bereichen Gaming, Bildung und Marketing eingesetzt.
OpenCV kann beispielsweise verwendet werden, um Markierungen oder Objekte in der physischen Umgebung zu erkennen und diese mit virtuellen Elementen wie 3D-Modellen oder Informationen zu überlagern. Dies macht das Benutzererlebnis spannender, indem digitale und physische Welten miteinander verschmelzen.
Versuch es selber
Sie können versuchen, eine schnelle OpenCV-Objekterkennungslösung zu implementieren, um die Anzahl der Fahrräder in einem Bild in weniger als 5 Minuten selbst zu zählen.
Laden Sie zunächst die folgenden Dateien herunter:
- ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt
- eingefrorener_Inferenzgraph.pb
- Etiketten.txt
- Ein Bild , auf dessen Grundlage Schlussfolgerungen gezogen werden können.
Installieren Sie dann das Paket opencv-python pip install opencv-pythonund führen Sie den folgenden Code aus:
Unten sehen Sie ein Beispiel für ein Ausgabebild. Die Druckanweisung würde besagen, dass zwei Fahrräder erkannt wurden b roll.
Zukunft von OpenCV und Computer Vision
Die Zukunft von OpenCV und Computer Vision verspricht sehr spannend zu werden. Die laufenden Fortschritte werden viele Branchen verändern. Mit dem Aufkommen von Edge Computing und IoT wird die Nachfrage nach leichten und effizienten Computer Vision-Lösungen steigen. Wir werden wahrscheinlich sehen, dass OpenCV seine Algorithmen für ressourcenbeschränkte Umgebungen weiter optimiert.
Parallel dazu werden die wachsenden Datenschutzbedenken dazu führen, dass der Schwerpunkt auf datenschutzerhaltende Techniken in Computer-Vision-Systemen gelegt wird. In der Zukunft der KI wird es darum gehen, sicherzustellen, dass wir diese leistungsstarke Technologie verantwortungsvoll nutzen können.
Fazit
OpenCV hat seit 1999 wirklich einen langen Weg zurückgelegt. Die Toolbox von OpenCV ist umfangreich und reicht von den Grundlagen der Bildverarbeitung bis hin zu Innovationen wie der AR-Gestensteuerung.
Ihre Anpassungsfähigkeit und ständige Innovation machen sie zu einem so leistungsstarken Werkzeug für Entwickler und Forscher auf der ganzen Welt. Sie erweitern ständig die Grenzen des Möglichen in der Computervision. Dank Plattformen wie OpenCVs können wir alle zum nächsten großen Durchbruch der KI beitragen.
Setzen Sie Ihr Lernen fort
Hier sind einige weitere Ressourcen, die Ihnen den Einstieg in OpenCVs erleichtern:
- OpenCV-Tutorials
- Luxonis OpenCV AI Kit-Kurs
- OpenCV + Roboflow: Was ist aktives Lernen? Warum funktioniert es?
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Mitwirkender Autor . (21. März 2024). Was ist OpenCV? Ein Leitfaden für Anfänger. Roboflow-Blog: https://blog.roboflow.com/what-is-opencv/
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