O documento descreve o que é OpenCV, onde é usado e como instalá-lo. OpenCV é uma biblioteca de visão computacional open source usada para reconhecimento facial, de objetos e movimentos. Ele pode ser instalado em sistemas Linux e utilizado para exibir imagens e vídeos, detectar contornos e objetos.

1. Visão computacional python e opencv

2. Opencv o que é? OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Originalmente, desenvolvida pela Intel, em 2000, é uma biblioteca multiplataforma, totalmente livre ao uso acadêmico e comercial, para o desenvol-vimento de aplicativos na área de Visão Compu-tacional. O OpenCV possui módulos de Processa-mento de Imagens e Video I/O, Estrutura de dados, Álgebra Linear, GUI (Interface Gráfica do Usuário) Básica com sistema de janelas independentes.

3. Onde é usada. Identificação de objetos

4. Sistema de reconhecimento facial

5. Reconhecimento de movimentos

6. Gravação de vídeos

7. Instalação O primeiro passo é instalar alguns pacotes necessários para funcionamento do opencv. Abra o terminal e digite o comando seguir:

8. sudo apt-get install libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev libdc1394-22-dev libjasper-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamermm-0.10-dev libswscale-dev libv4l-dev libxine-dev libunicap-dev

9. Depois de instalar estes pacotes abra o Synaptic e procure por opencv marque todos os pacotes exceto o harpia.

10. Mas o que é visão computacional? Visão computacional é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam. Ela desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multi-dimensionais.

11. Vamos de código.

12. Mostrando uma imagem # -*- coding: utf-8 -*- from opencv.cv import * #importa o modulo cv from opencv.highgui import * #importa o modulo highgui img = cvLoadImage("figura.bmp") #carrega uma imagem(figura.bmp) para a #variavel img cvNamedWindow("teste") #cria uma janela com o nome de "teste" cvShowImage("teste", img) #mostra a imagem contida em "img" na janela "teste" cvWaitKey(0) #espera até que se aperte alguma tecla

13. Exibindo um vídeo # -*- coding: utf-8 -*- from opencv.cv import * from opencv.highgui import * c = 't' #inicializa a variavel "c" capture = cvCreateFileCapture("video.flv") #carrega o video "fifa.flv" na variavel capture frame = cvQueryFrame(capture) #extrai o primeiro frame do vídeo e armazena em "frame" cvNamedWindow("janela") while not(frame is None) and (c!='e'):#cria um loop que ira atualizar os frames mostrados cvShowImage("janela", frame) c = cvWaitKey(30) frame = cvQueryFrame(capture)

14. Detecção de contornos # -*- coding: utf-8 -*- from opencv.cv import *

15. from opencv.highgui import *

16. img = cvLoadImage("figura.bmp")

17. im_gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1)#cria a imagem que #receberá a imagem original convertida em tons de cinza

18. im_canny = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1)#cria a imagem que #receberá os contornos da imagem original

19. cvCvtColor(img, im_gray, CV_BGR2GRAY)#converte a imagem original em escala de cinza

20. cvCanny(im_gray, im_canny, 100, 150, 3)#detecta os contornos na imagem

21. cvNamedWindow("teste")

22. cvShowImage("teste", im_canny)

23. cvWaitKey(0)

24. Resultado

25. Trackbar # -*- coding: utf-8 -*- from opencv.cv import * from opencv.highgui import* limiar1 = 10 limiar2 = 100 def on_trackbar(): im_gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1) im_canny = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1) cvCvtColor(img, im_gray, CV_BGR2GRAY) cvCanny(im_gray, im_canny, limiar1, limiar2, 3) cvShowImage("teste", im_canny) def trackBar1(position): global limiar1 limiar1 = position on_trackbar()

26. continuação def trackBar2(position): global limiar2 limiar2 = position on_trackbar() if __name__=="__main__": img = cvLoadImage("img692") cvNamedWindow("teste") cvCreateTrackbar("treshold1", "teste", 1, 100, trackBar1) #cria uma trackbar de nome "treshold1" na janela "teste" cvCreateTrackbar("treshold2", "teste", 100, 200, trackBar2) #cria uma trackbar de nome "treshold1" na janela "teste" trackBar1(1) cvWaitKey(0)

27. Detecção de objetos # -*- coding: utf-8 -*-

28. from opencv.cv import*

29. from opencv.highgui import*

30. if __name__=="__main__":

31. cvNamedWindow("teste")

32. im = cvLoadImage("figura.bmp")

33. im_gray = cvCreateImage(cvGetSize(im), 8, 1)

34. cvCvtColor(im, im_gray, CV_BGR2GRAY)

35. nb, contours = cvFindContours(im_gray, cvCreateMemStorage())

36. #encontra os os contornos dos objetos na cena

37. cvDrawContours(im, contours, CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), 2, 2, 8)

38. #traça os contornos encontrados anteriormente

39. cvShowImage("teste", im)

40. cvWaitKey(0)