OpenCV
OpenCV는 얻을 수 있는 오픈 소스 컴퓨터 시각화 라이브러리입니다.
1999년, Gary Bradski(가리 브래드스키)는 당시 인텔에 재직하면서 통과를 컴퓨터로 품고 있었습니다.시각과 인공지능의 종사자들이 안정적인 기반구조를 제공하고 이를 통해 산업발전을 위한 비전으로 OpenCV 프로젝트를 가동하고 있습니다.
OpenCV 라이브러리는 C 언어와 C++ 언어로 작성되며 Windows, Linux, Mac O에서 사용할 수 있습니다.S X는 시스템이 실행될 때까지 기다립니다.동시에 Python, Java, Matlab 그리고 다른 몇몇 언어들의 인터페이스를 적극적으로 개발하고 있으며, 라이브러리를 안드로이드와 iOS에서 모바일 기기를 위한 앱을 도입하고 있습니다.
OpenCV는 프로젝트 설립 이래 인텔과 구글로부터 큰 지원을 받아왔으며, 특히 Itseez에게 감사해야 할 필요가 있으며, 이회사는 초기 개발의 대부분을 완수했다.이후 Arraiy 팀은 이 프로젝트에 합류하여 항상 오픈 소스와유지 관리합니다.
Itseez는 컴퓨터 시각 알고리즘을 전문으로 하는 러시아의 한 시각 회사입니다. 2016년 5월, 인텔이 받았습니다.이 회사를 사서, "인텔의 사용자들이 혁신적이고 깊이 있는 학습을 위한 CVD 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주면, 자율 운전, 디지털 보안 감시와 산업 검침이 가능하다"(인텔 사물인터넷 사장 Doug Dacies는 말).
OpenCV 설계는 효율적인 컴퓨팅을 위한 실시간 애플리케이션 개발을 매우 강조하였으며, 이는 C++ 언어로 작성되어 진행되었습니다.깊이를 최적화함으로써 멀티 테넌시 처리의 이점을 누릴 수 있습니다.
OpenCV의 한 가지 목표는 사용하기 쉬운 컴퓨터 시각 인터페이스를 제공함으로써 사람들이 정교한 시각 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 것입니다.
OpenCV 라이브러리에는 컴퓨터 시각의 각 영역에서 파생된 500개가 넘는 함수가 포함되어 있으며, 공산품 품질 검증을 포함하며,의학 이미지 처리, 보안 분야, 교호조작, 카메라 교정, 쌍안시각 그리고 로봇학.
컴퓨터 시각과 기계 학습을 항상 함께 사용하기 때문에 OpenCV에도 완전하고 범용성이 있는 기계가 포함되어 있습니다기 학습 라이브러리(ML 모듈).이 서브넷은 통계 모델 식별 및 폴리곤에 초점을 맞춥니다 ML 블록은 OpenCV의 핵심 임무(컴퓨터 시각)에 상당히 유용하지만, 이 라이브러리는 임의의 기기 학습 문제에 사용하기에 충분합니다.
IPPICV 가속
인텔리전트 아키텍처에서 더 많은 자동 최적화를 원한다면 인텔의 집적 성능 기원(IPP) 라이브러리를 구입할 수 있으며, 이 라이브러리에는 포함많은 알고리즘 분야의 하위 최적화 프로세스.라이브러리 설치가 완료된 상태에서 OpenCV가 실행될 때 적절한 IPP 라이브러리가 자동으로 로드됩니다.
OpenCV 3.0부터 인텔리전트 라이센스 OpenCV 개발 팀과 OpenCV 커뮤니티 보유무료 IPP 라이브러리 하나(일명 IPPICV)의 경우, 이 라이브러리는 OpenCV에 묵시적으로 통합되어 있으며 연산 시 유용성을 발휘합니다.
만약 당신이 인텔의 프로세서를 사용한다면 OpenCV는 IPPICV를 자동으로 디코딩합니다.
IPPICV 컴파일 단계에서 OpenCV로 링크할 수 있으며 이렇게 되면 해당 하위 최적화된 C 언어 코드가 대체됩니다.(cmake에서 WITH_IPP=ON/OFF를 설정하여 이 기능을 켜거나 끄며 묵시적인 경우에는 켜짐).IPP를 사용하여 획득한 속도 향상이 매우 가능합니다.
많은 컴퓨터 과학자들과 경험 많은 프로그래머들은 컴퓨터 시각의 어떤 면을 다소 알고 있지만, 컴퓨터 시각의 모든 응용에 숙달된 사람은 드물다.예를 들어:
많은 사람들이 보안 업계에서 컴퓨터 시각의 응용에 대해 알고 있습니다;
일부 사람들은 그것이 웹페이지의 그래픽과 동영상 처리에 점점 더 많이 응용되고 있다는 것을 알고 있다.
그러나 컴퓨터 시각을 게임 교호에서 응용하는 것을 아는 사람은 많지 않다.대부분의 항공 이미지와 스트리트 뷰 이미지(예를 들어 구글 스트리트 뷰)가 이미 상당량 응답했다는 인식도 적다.카메라 교정과 이미지 맞추기 기술로.
시각을 자동 모니터링이나 드론, 바이오제약 분석에 적용하는 것을 조금 알고 있는 사람도 있지만, 이미 제조업에서 컴퓨터 시각을 보편적으로 사용하고 있다는 사실을 아는 사람은 많지 않다.사실, 대량으로 만들어진 모든 것들은 이미 컴퓨터를 이용한다.시각은 어떤 방면의 질검을 진행하는데 일하였다.
테스트 버전이 1999년 1월에 발표된 이후로 OpenCV는 이미 많은 애플리케이션, 제품 및 과학 연구 작업에 널리 사용되고 있습니다.이 응용 프로그램들은 위계에 포함되어 있다.별과 인터넷 지도에 이미지를 조합하여 이미지 스캔 교정, 의사학습 맵의 소음, 목표 분석, 보안 및 산업 측정 시스템, 자동 운전과 안전시스템, 감지 시스템, 카메라 보정, 군사 애플리케이션, 무인 공중, 지상, 수중 항법기 제조.
그것은 또한 소리와 음악의 식별에도 사용되며, 이러한 장면에서 시각 인식 방법은 소리의 스펙트럼 이미지에 사용된다.
OpenCV 는 또한 스탠포드 대학의 로봇 스탠리(Stanley)의 매우 중요한 일부로서, 이 로봇은 미 국방부의 고급 연구 계획서에서 이겼다.진행 DARPA 로봇 챌린지 야외 기기사람이 속도를 겨루는 2백만 달러의 대상.
달포로봇챌린지(DRC)는 로봇 분야의 큰 대회로 '로봇의 올림픽'으로 불린다.
OpenCV 오픈 소스 라이센스 사용
OpenCV의 오픈 소스 라이센스는 누구나 OpenCV에 포함된 어떤 패키지를 사용하여 비즈니스 제품을 구축할 수 있도록 허용합니다.당신도 자신의 제품을 공급하거나 그에 대한 생산을 시작할 의무는 없습니다.비록 우리가 원하지만너 이렇게 해.
이러한 자유 허가의 영향 하에서, 프로젝트는 매우 방대한 사용자 커뮤니티를 가지고 있으며, 커뮤니티 사용자들은 대기업에서 온 일부 직원(IBM, 마이크로소프트, 인텔, 소니, 지멘스)을 포함한다.자와 구글 등) 그리고 몇몇 연구기관들 (예를 들어 스탠포드대학, 매사추세츠 공과대학, 카네기 멜론 대학, 케임브리지대 그리고 프랑스 국가 정보자동화 연구소)와 함께.
또한 OpenCV 프로그램에는 500,000명이 넘는 멤버가 있는 야후 포럼 팀이 사용자에게 질문과 토론을 제공하는 곳이 있습니다.
세계적으로 모두 OpenCV이 유행, 특히, 러시아, 중국, 유럽과 일본 이스라엘의 사용자 커뮤니티와 같다.
