一文综述OpenCV基础+计算机视觉基础

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• 什么是计算机视觉？
• 计算机视觉如何工作？
• 计算机视觉的应用
• 什么是OpenCV？
• OpenCV的简史
• OpenCV快速入门

什么是计算机视觉？

计算机视觉是一门跨学科的科学领域，涉及计算机如何从数字图像或视频中获得高级了解。从工程学的角度来看，它试图理解和自动化人类视觉系统可以完成的任务。

计算机视觉是人工智能（AI）的领域，它使计算机和系统能够从数字图像，视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提出建议。如果AI使计算机能够思考，则计算机视觉使他们能够看到，观察和理解。

计算机视觉如何工作？

可以通过视频，照片或3D技术实时获取甚至大集合的图像进行分析。

深度学习模型会自动执行此过程的大部分过程，但是通常会先向模型提供数千张标记或预先识别的图像，然后对模型进行训练。

最后一步是解释性步骤，在此步骤中对对象进行识别或分类。

计算机视觉的应用

• 癌症检测
• COVID-19诊断
• 口罩检测
• 车辆分类
• 交通流量分析
• 停车占用检测
• 自动车牌识别
• 客户追踪
• 人数盘点
• 社会距离
• 球追踪
• 球门线技术

什么是OpenCV？

OpenCV的简史

OpenCV由加里·布拉德斯基（Gary Bradsky）于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。瓦迪姆·皮萨列夫斯基（Vadim Pisarevsky）与加里·布拉德斯基（Gary Bradsky）一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。

2005年，OpenCV用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA大挑战赛的冠军。后来，在Willow Garage的支持下，它的发展得以继续，Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导了该项目。OpenCV现在支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在日益扩展。

OpenCV支持多种编程语言，例如C ++，Python，Java等，并且可在包括Windows，Linux，OS X，Android和iOS在内的不同平台上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也正在积极开发中。

OpenCV-Python是用于OpenCV的Python API，结合了OpenCV C ++ API的最佳质量和Python语言。

OpenCV快速入门

读取图像

pip install opencv-python

import cv2                                                        

img = cv2.imread("klon.jpg")

cv2.namedWindow("Image",cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.imshow("Image", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

从网络摄像头读取视频

ret, frame = capture.read()

cv2.imshow("Webcam", frame)
if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord("q"):
    break

capture.release()

import cv2
  
capture = cv2.VideoCapture(0)                                         

while True:
     ret, frame = capture.read()
     frame = cv2.flip(frame, 1)

     cv2.imshow("Webcam", frame)
     if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord("q"):
         break

capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

长宽比应用

• 为其保留图像的变量的名称
• 宽度
• 高度
• 并具有避免在调整大小时插值的功能

r = height / float(h)
dimension = (int(w*r),height)

return cv2.resize(img, dimension, interpolation= inter)

img = cv2.imread("klon.jpg")
img1 = resizewithAspectRatio(img, 
                             width = None,
                             height = 600, 
                             inter = cv2.INTER_AREA)

cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Resized",img1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2


def resizewithAspectRatio(  img
                          , width = None
                          , height = None
                          , inter = cv2.INTER_AREA):              
    dimension: None
    (h,w) =  img.shape[:2]

    if width is None and height is None:
        return img

    if width is None:
        r = height / float(h)
        dimension = (int(w*r),height)

    else:
        r = width / float(w)
        dimension = (width, int(h*r))


    return cv2.resize(img, dimension, interpolation= inter)

img = cv2.imread("klon.jpg")
img1 = resizewithAspectRatio(  img 
                             , width = None
                             , height = 600
                             , inter = cv2.INTER_AREA)

cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Resized",img1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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