OpenCV è una libreria open source di computer vision e machine learning, utilizzata per sviluppare applicazioni di elaborazione delle immagini in tempo reale.
OpenCV è una libreria open source di computer vision e machine learning, utilizzata per sviluppare applicazioni di elaborazione delle immagini in tempo reale. È stata sviluppata inizialmente da Intel e ora è gestita da Willow Garage e da una comunità di sviluppatori.
OpenCV viene utilizzato per sviluppare applicazioni di computer vision e machine learning, in cui le immagini sono elaborate in tempo reale. Le applicazioni che utilizzano OpenCV includono la visione artificiale, la robotica, la videosorveglianza, la realtà aumentata e la realtà virtuale.
Elaborazione delle immagini: OpenCV offre una vasta gamma di funzionalità per l'elaborazione delle immagini, tra cui il filtraggio, la segmentazione, la trasformazione e la correzione delle immagini.
Rilevamento degli oggetti: OpenCV include algoritmi per il rilevamento degli oggetti, come la rilevazione dei volti, la rilevazione dei bordi e la rilevazione dei contorni.
Machine learning: OpenCV include anche algoritmi di machine learning, come la classificazione, la regressione e il clustering.
Interfaccia utente: OpenCV include funzionalità per la creazione di interfacce utente, come la visualizzazione delle immagini e la gestione degli eventi dell'utente.
Per iniziare ad utilizzare OpenCV, è possibile scaricare la libreria dal sito ufficiale e includerla nel proprio progetto. Una volta inclusa, è possibile utilizzare le funzionalità di OpenCV tramite la sua API.
Di seguito è riportato un esempio di codice che utilizza OpenCV per rilevare i volti in un'immagine:
import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('img.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey()