Introdução à biblioteca OpenCV
8 gostaram12,315 visualizações
A biblioteca OpenCV é uma biblioteca de visão computacional de código aberto que fornece funções para processamento de imagem em tempo real. Ela possui interfaces para C/C++, Python e Java e suporte para Windows, Linux, Android e Mac OS. O documento explica como instalar e usar a biblioteca para carregar, processar e analisar imagens.
Introdução à biblioteca OpenCV
- 1. Introdução à biblioteca OpenCV Luiz Augusto Volpi Nascimento
- 2. 3 O que é a OpenCV? • OpenCV (Open Source Computer Vision) é uma biblioteca de programação com funções de visão computacional de tempo real. • Distribuída sob a licença BSD. • Possui interfaces para C/C++, Python e Java. • Possui suporte para Windows, Linux Android e Mac OS.
- 3. 4 Instalação • Ubuntu o através do repositório o apt-get install libopencv-dev o compilando o código fonte o faça download do código fonte em https://github.com/Itseez/opencv o dentro da pasta descompactada crie uma pasta opencv.build o dentro da pasta criada execute no terminal cmake .. depois make e sudo make install
- 4. 5 Compilando um código fonte Para compilar um projeto é preciso informar para o compilador onde estão localizadas as bibliotecas do opencv. • g++ source.cpp -o target `pkg-config opencv --cflags --libs `
- 5. 6 Introdução à biblioteca A biblioteca OpenCV é dividida em módulos onde temos: • core - define as principais estruturas de dados utlizadas pela biblioteca. Ex.: Mat e Point. • improc - Módulo de processamento de imagem que inclui filtros lineares e não lineares além de transformações geométricas.
- 6. 7 Introdução à biblioteca • highgui - Módulo com funções de interface como criação de janelas. • Outros módulos em: http://docs.opencv.org/trunk/modules/core/doc/in
- 7. 8 Carregando uma imagem de um arquivo
- 8. 9 Converter imagem de um espaço de cores para outro • Um espaço de cor nada mais é do que um modelo matemático usado para descrever cada cor a partir de fórmulas. • Para converter uma imagem de um espaço de cores para o outro utilizamos a função cvtColor. void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )
- 9. 10 Converter imagem de um espaço de cores para outro
- 10. 11 Acessando o valor de um pixel
- 11. 12 Limiarização • Consiste na técnica de classificar o pixel dividindo o histograma através de um limiar. • Para realizar esta operação o OpenCV fornece a função Threshold. threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
- 12. 13 Limiarização
- 13. 14 Limiarização
- 14. 15 Encontrando contornos • Para encontrar contornos utilizamos a função findContours. void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())
- 15. 16 Encontrando contornos • Modos o CV_RETR_EXTERNAL: Busca apenas o contorno externo da imagem. o CV_RETR_LIST: Busca por todos os contornos da imagem e os armazena sem estabelecer uma hierarquia entre eles.
- 16. 17 Encontrando contornos • continuação o CV_RETR_CCOMP: Separa os contornos em uma hierarquia de dois níveis. No nível mais alto ficam os contornos externos enquanto no nível inferior ficam os contornos internos.
- 17. 18 Encontrando contornos • Métodos: o CV_CHAIN_APPROX_NONE: Armazena todos os pontos do contorno. o CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE: Comprime os seguimentos horizontais, verticais e diagonais apenas no seu ponto final.
- 18. 19 Encontrando contornos • Para desenhar o contorno utilizamos a função DrawContours. void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8 )