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„OpenCV“ – Versionsunterschied

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'''OpenCV''' ist eine [[Freie Software|freie]] [[Programmbibliothek]] mit [[Algorithmus|Algorithmen]] für die [[Bildverarbeitung]] und [[maschinelles Sehen]]. Sie ist für die Programmiersprachen [[C (Programmiersprache)|C]], [[C++]], [[Python (Programmiersprache)|Python]] und [[Java (Programmiersprache)|Java]] geschrieben und steht als freie Software unter den Bedingungen der [[BSD-Lizenz]]. Das „CV“ im Namen steht für englisch „Computer Vision“. Die Entwicklung der Bibliothek wurde von [[Intel]] initiiert und wird heute hauptsächlich von ''Willow Garage'' gepflegt.
'''OpenCV''' (englische Abk. für Open Source Computer Vision Library<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/opencv/opencv |titel=opencv/opencv |hrsg=OpenCV |datum=2023-02-23 |abruf=2023-02-23}}</ref>) ist eine [[Freie Software|freie]] [[Programmbibliothek]] mit [[Algorithmus|Algorithmen]] für die [[Bildverarbeitung]] und [[Computer Vision]]. Sie ist für die Programmiersprachen [[C (Programmiersprache)|C]], [[C++]], [[Python (Programmiersprache)|Python]] und [[Java (Programmiersprache)|Java]] geschrieben und steht als freie Software unter den Bedingungen der [[Apache-Lizenz|Apache 2 License]]. Die Entwicklung der Bibliothek wurde von [[Intel]] initiiert und bis 2013 von Willow Garage gepflegt. Nach deren Auflösung wurde sie von Itseez fortgeführt, das mittlerweile von Intel übernommen wurde.<ref>{{Internetquelle |url=https://opencv.org/intel-acquires-itseez.html |titel=Intel acquires Itseez - OpenCV library |zugriff=2018-04-27 |sprache=en |archiv-url=https://web.archive.org/web/20190214174741/https://opencv.org/intel-acquires-itseez.html |archiv-datum=2019-02-14 |offline=ja |archiv-bot=2024-04-04 22:21:20 InternetArchiveBot }}</ref>


Im September 2006 wurde die Version 1.0 herausgegeben. Ende September 2009 folgte nach längerer Pause die Version 2.0.0, welche die Bezeichnung „Gold“ trägt. Anfang Juni 2015 erschien Version 3.0, die erstmals [[OpenCL]] unterstützte.<ref>[http://developer.amd.com/community/blog/2014/10/15/opencv-3-0-transparent-api-opencl-acceleration/ OpenCV 3.0 – The Transparent API and OpenCL™ Acceleration], Harris Gasparakis, 15. Oktober 2014</ref>
Im September 2006 wurde die Version 1.0 herausgegeben. Ende September 2009 folgte nach längerer Pause die Version 2.0.0, welche die Bezeichnung „Gold“ trägt. Anfang Juni 2015 erschien Version 3.0, die erstmals [[OpenCL]] unterstützte.<ref>[http://developer.amd.com/community/blog/2014/10/15/opencv-3-0-transparent-api-opencl-acceleration/ OpenCV 3.0 – The Transparent API and OpenCL™ Acceleration], Harris Gasparakis, 15. Oktober 2014</ref>


Die Stärke von OpenCV liegt in ihrer [[Leistung (Informatik)|Geschwindigkeit]] und in der großen Menge der Algorithmen aus neuesten [[Forschung]]sergebnissen.
Die Stärke von OpenCV liegt in ihrer [[Leistung (Informatik)|Geschwindigkeit]] und in der großen Menge der Algorithmen aus neuesten Forschungsergebnissen.


== Anwendungsbereiche ==
== Anwendungsbereiche ==
Die Bibliothek umfasst unter anderem Algorithmen für [[Gesichtserkennung (Fotografie)|Gesichtserkennung]], 3D-Funktionalität, Haar-[[Klassifikator]]en, verschiedene sehr schnelle [[Bildverarbeitung#Filter|Filter]] (z.&nbsp;B. [[Sobel-Operator|Sobel]], [[Canny-Algorithmus|Canny]], [[Gauß-Filter#Bildverarbeitung|Gauß]]) und Funktionen für die [[Photogrammetrie|Kamerakalibrierung]].
Die Bibliothek umfasst unter anderem Algorithmen für [[Gesichtserkennung (Fotografie)|Gesichtserkennung]], 3D-Funktionalität, Haar-[[Klassifikator]]en, verschiedene sehr schnelle [[Bildverarbeitung#Operationen der Bildverarbeitung|Filter]] (z.&nbsp;B. [[Sobel-Operator|Sobel]], [[Canny-Algorithmus|Canny]], [[Gauß-Filter#Bildverarbeitung|Gauß]]) und Funktionen für die [[Photogrammetrie|Kamerakalibrierung]].


OpenCV besteht aus Modulen für verschiedene Anwendungsfelder:
OpenCV besteht aus Modulen für verschiedene Anwendungsfelder:
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* [[Gestenerkennung]]
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* [[Mensch-Computer-Interaktion]] (HCI)
* [[Mensch-Computer-Interaktion]] (HCI)
* [[Roboter#Autonome mobile Roboter|mobile Roboter]]
* [[Roboter#Autonome mobile Roboter|Mobile Roboter]]
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* [[Klassifizierung]] mit Hilfe der [[Viola-Jones-Methode]]
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* [[Segmentierung (Bildverarbeitung)|Segmentierung]] und Erkennung
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* [[Stereoskopisches Sehen]] (Stereopsis), ergibt Tiefenbilder
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* [[Structure from Motion]] (SfM), siehe [[Computer Vision]]
* optisches Tracking, [[Motion Compensation]] und [[Optischer Fluss]]
* Optisches Tracking, [[Motion Compensation]] und [[Optischer Fluss]]
* [[Kalman-Filter]] zum Tracking
* [[Kalman-Filter]] zum Tracking


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* [[Random Forest]]
* [[Random Forest]]
* [[Support Vector Machine]] (SVM)
* [[Support Vector Machine]] (SVM)

=== Deep Learning ===
[[Datei:Detected-with-YOLO--Schreibtisch-mit-Objekten.jpg|mini|Automatische Objekterkennung mit OpenCV. Hierzu wurde ein auf dem COCO-Dataset trainiertes YOLOv3 Modell geladen, das 80 verschiedene Objekte identifizieren kann.]]
Das DNN-Modul von OpenCV kann die von gängigen Deep Learning Frameworks vortrainierten Netze einlesen und auf ihnen einen ''Forward Pass'' ausführen. D.&nbsp;h., es werden Werte in der sichtbaren Eingangsschicht (englisch ''input layer'') des künstlichen neuronalen Netzwerks eingelesen und beim Durchlaufen aller Schichten des Netzwerks verarbeitet, bis sie dann an der sichtbaren letzten Schicht (''output layer'') ausgegeben werden.<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV |titel=Deep-Learning-in-OpenCV |werk=GitHub |hrsg=OpenCV |datum=2019-01-17 |zugriff=2019-01-17 |sprache=en}}</ref> [[Objekterkennung]] mit z.&nbsp;B. YOLO wurde auf diese Weise realisiert. Das seit OpenCV 3.1 existierende DNN-Modul wurde mit Release 3.3 in das Haupt-Repository verschoben und ist somit leichter, also ohne Kompilierung des Quellcodes, benutzbar.

Unterstützt werden folgende Bibliotheken:
* [[Caffe]]
* [[TensorFlow]]
* [[PyTorch|Torch]]
* Darknet
* Modelle im [[ONNX]] Format


== Einzelnachweise ==
== Einzelnachweise ==
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|Jahr=2008
|Jahr=2008
|Titel=Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library
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|Verlag=O'Reilly
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|ISBN=978-0-596-51613-0}}
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== Weblinks ==
== Weblinks ==
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* http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ [[SourceForge]]-Projektseite
* [http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ SourceForge-Projektseite]
* [https://github.com/opencv/opencv/wiki http://opencv.willowgarage.com/wiki/] OpenCV-WiKi
* http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/ OpenCV-Yahoo-Mailingliste
* [https://github.com/opencv/opencv/wiki OpenCV-WiKi]
* http://www.comp.leeds.ac.uk/vision/opencv Kleines OpenCV-Tutorial der Universität von Leeds
* [http://www.nvidia.de/object/nvidia-for-opencv-press-20100923-de.html OpenCV auf GPU (nvidia.de)]
* http://www.nvidia.de/object/nvidia-for-opencv-press-20100923-de.html OpenCV auf GPU (nvidia.de)


[[Kategorie:Freie Software]]
[[Kategorie:Freie Software]]
[[Kategorie:Grafikbibliothek]]
[[Kategorie:Computer Vision]]
[[Kategorie:Bildverarbeitung]]
[[Kategorie:Software (Künstliche Intelligenz)]]
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]

Aktuelle Version vom 20. Dezember 2024, 18:20 Uhr

OpenCV

Basisdaten

Entwickler Intel, Willow Garage
Erscheinungsjahr Juni 2000
Aktuelle Version 4.11.0[1]
(9. Januar 2025)
Betriebssystem plattformunabhängig
Programmier­sprache C++
Kategorie Programmbibliothek für: Bildverarbeitung Computer-Vision Kamerakalibrierung
Lizenz Apache-Lizenz, Version 2.0[2]
deutschsprachig nein
opencv.org

OpenCV (englische Abk. für Open Source Computer Vision Library[3]) ist eine freie Programmbibliothek mit Algorithmen für die Bildverarbeitung und Computer Vision. Sie ist für die Programmiersprachen C, C++, Python und Java geschrieben und steht als freie Software unter den Bedingungen der Apache 2 License. Die Entwicklung der Bibliothek wurde von Intel initiiert und bis 2013 von Willow Garage gepflegt. Nach deren Auflösung wurde sie von Itseez fortgeführt, das mittlerweile von Intel übernommen wurde.[4]

Im September 2006 wurde die Version 1.0 herausgegeben. Ende September 2009 folgte nach längerer Pause die Version 2.0.0, welche die Bezeichnung „Gold“ trägt. Anfang Juni 2015 erschien Version 3.0, die erstmals OpenCL unterstützte.[5]

Die Stärke von OpenCV liegt in ihrer Geschwindigkeit und in der großen Menge der Algorithmen aus neuesten Forschungsergebnissen.

Anwendungsbereiche

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Die Bibliothek umfasst unter anderem Algorithmen für Gesichtserkennung, 3D-Funktionalität, Haar-Klassifikatoren, verschiedene sehr schnelle Filter (z. B. Sobel, Canny, Gauß) und Funktionen für die Kamerakalibrierung.

OpenCV besteht aus Modulen für verschiedene Anwendungsfelder:

Ferner beinhaltet OpenCV eine Bibliothek für Maschinelles Lernen mit folgendem Funktionsumfang:

Deep Learning

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Automatische Objekterkennung mit OpenCV. Hierzu wurde ein auf dem COCO-Dataset trainiertes YOLOv3 Modell geladen, das 80 verschiedene Objekte identifizieren kann.

Das DNN-Modul von OpenCV kann die von gängigen Deep Learning Frameworks vortrainierten Netze einlesen und auf ihnen einen Forward Pass ausführen. D. h., es werden Werte in der sichtbaren Eingangsschicht (englisch input layer) des künstlichen neuronalen Netzwerks eingelesen und beim Durchlaufen aller Schichten des Netzwerks verarbeitet, bis sie dann an der sichtbaren letzten Schicht (output layer) ausgegeben werden.[6] Objekterkennung mit z. B. YOLO wurde auf diese Weise realisiert. Das seit OpenCV 3.1 existierende DNN-Modul wurde mit Release 3.3 in das Haupt-Repository verschoben und ist somit leichter, also ohne Kompilierung des Quellcodes, benutzbar.

Unterstützt werden folgende Bibliotheken:

Einzelnachweise

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  1. ↑ Release 4.11.0. 9. Januar 2025 (abgerufen am 26. Januar 2025).
  2. ↑ License. (englisch, abgerufen am 4. Dezember 2021).
  3. ↑ opencv/opencv. OpenCV, 23. Februar 2023, abgerufen am 23. Februar 2023.
  4. ↑ Intel acquires Itseez - OpenCV library. Archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 14. Februar 2019; abgerufen am 27. April 2018 (englisch).  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/opencv.org
  5. ↑ OpenCV 3.0 – The Transparent API and OpenCL™ Acceleration, Harris Gasparakis, 15. Oktober 2014
  6. ↑ Deep-Learning-in-OpenCV. In: GitHub. OpenCV, 17. Januar 2019, abgerufen am 17. Januar 2019 (englisch).

Literatur

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  • Gary Bradski, Adrian Kaehler: Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly, 2008, ISBN 978-0-596-51613-0.
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Commons: OpenCV – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien
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