Git OpenCV: Alles über das Computer Vision Tool

OpenCV ist eine Open-Source-Bibliothek, die als Standardwerkzeug für Computer Vision und Bildverarbeitung II gilt. Hier erfährst du alles, was du über dieses unverzichtbare Werkzeug für Deep Learning wissen musst.

In den letzten Jahren wurden im Bereich der KI große Fortschritte gemacht. Diese Fortschritte betreffen jedoch hauptsächlich das Deep Learning, Computer Vision und die Bildverarbeitung. Computer Vision ist ein Prozess, der es Maschinen ermöglicht, den Inhalt von Bildern und Videos zu verstehen. Diese Technologie ist die Grundlage für wichtige Innovationen wie autonome Fahrzeuge, Robotik und Augmented Reality. Sie wird auch für das automatisierte Lesen von Bildern, die Erkennung von Gesichtern oder Formen und die Texterkennung genutzt. Bei der Bildverarbeitung werden digitale Bilder analysiert und manipuliert, insbesondere um ihre Qualität zu verbessern oder sie zu verändern. Diese Technik wird insbesondere von Anwendungen zur Fotobearbeitung genutzt. Das Ziel kann auch sein, die Bilder zu analysieren, um daraus Informationen zu gewinnen, genauso wie man statistische oder textliche Daten analysiert. Heutzutage gibt es ein Werkzeug, das als Standard für die Bildverarbeitung und Computervision gilt: OpenCV. Diese Softwarebibliothek wird von führenden Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet, um Anwendungen für Computer Vision und Deep Learning zu entwickeln.

Was ist OpenCV ?

OpenCV wurde ursprünglich von Intel Research entwickelt, um Anwendungen voranzubringen, die viel Rechenleistung benötigen und die CPU-Ressourcen intensiv nutzen.

Einem der Intel-Forscher war aufgefallen, dass mehrere große Institutionen wie das MIT Media Lab intern erstellte Computer Vision-Infrastrukturen nutzten, um ihre Entwicklungsarbeit zu beschleunigen. Die Studenten teilten sich den Code untereinander, damit sie grundlegende Funktionen nicht von Grund auf neu erfinden mussten. Das Ziel des Intel-Teams war es, die Entwicklung von kommerziellen Computer Vision-Anwendungen zu erleichtern, indem es eine gemeinsame, offene Infrastruktur bereitstellte, auf die jeder zugreifen konnte. Auf diese Weise wurde OpenCV (Open Source Computer Vision) ins Leben gerufen. Es handelt sich dabei um eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für die Echtzeit-Bildverarbeitung. Dieses Tool ist seit dem Jahr 2000 kostenlos verfügbar, zunächst unter der BSD-Lizenz und später unter der Apache-2-Lizenz. Für alle Aufgaben im Bereich der Computer Vision hat sich OpenCV als Standard durchgesetzt. Es ist auch 2022 noch extrem beliebt, mit über 29.000 Downloads pro Woche. OpenCV ist in C und C++ geschrieben und mit allen gängigen Betriebssystemen wie GNU/Linux, macOS, Windows oder auch iOS und Android kompatibel. Es gibt Schnittstellen zu Python, Ruby, Matlab und anderen Sprachen. Die OpenCV-Bibliothek umfasst mehr als 2500 Algorithmen, eine umfangreiche Dokumentation und Codebeispiele für Computer Vision in Echtzeit. Sie enthält eine umfassende Bibliothek für Machine Learning, die sich auf statistische Mustererkennung und Clustering konzentriert. Die Software ist in optimiertem C geschrieben und kann daher von Multicore-Prozessoren profitieren. Dies wird als Multithreading bezeichnet. Seit 2011 bietet OpenCV Funktionen für NVIDIA CUDA und die Hardwarebeschleunigung GPU (Grafikkarte), sowie für OpenCL (Open Computing Language). Das GPU-Modul ermöglicht es zu steuern, wie Daten zwischen CPU- und GPU-Speicher übertragen werden. Dieses Tool wurde entwickelt, um maximale Effizienz und Leistung für die intensivsten Aufgaben der Computer Vision zu bieten. Es ist auf Echtzeit-KI-Bildverarbeitungsanwendungen fokussiert und liefert über 500 Funktionen, um deren Entwicklung zu unterstützen.

Wozu dient OpenCV ?

OpenCV wird von vielen Anwendungen, Produkten und Forschungsprojekten verwendet. Es wird häufig für Produktinspektionen in Fabriken, automatisierte medizinische Bildanalyse, Sicherheitsvideoüberwachung, Mensch-Maschine-Schnittstellen oder robotische Bildverarbeitung verwendet. Zu den Anwendungsfällen gehören auch die Erstellung von Satellitenkarten oder autonome Fahrzeuge. Die Bildverarbeitungsfunktionen ermöglichen die Verarbeitung von Videostreams, das Zusammenfügen mehrerer Bilder oder die Kalibrierung von Kameras. Diese Bibliothek wird von großen Unternehmen wie Google, Toyota, IBM, Microsoft, Sony, Siemens oder Facebook genutzt. Auch viele Startups nutzen sie, um ihre Computer Vision-Lösungen zu erstellen. Darüber hinaus wird es von Forschungseinrichtungen wie Stanford, MIT, INRIA, Cambridge oder CMU verwendet. Um zu lernen, wie man OpenCV benutzt, kannst du dich für Liora entscheiden. Unsere Kurse ermöglichen es dir, die Programmierung in der Programmiersprache Python zu beherrschen und Techniken und Werkzeuge des Deep Learning und der Computer Vision zu erlernen.