OpenCV: Libreria Open Source Computer Vision
OpenCV è una libreria che implementa molti degli algortimi di Image Processing e Computer Vision. Qui vengono raccolte alcune informazioni ed esempi sull'utilizzo
Recensioni
- Primitives speed software development (From: VisionSystemDesign - 2008)
http://www.vision-systems.com/display_article/319422/19/none/none/Techt/Primitives-speed-software-development - High-speed vision system ensures product quality (From: VisionSystemDesign - 2007)
http://www.vision-systems.com/display_article/303061/19/none/none/Feat/High-speed-vision-system-ensures-product-quality - Image Convolution - LabView NI IMAQ Vision vs OpenCV vs Intel IPP (2008 - con codici sorgenti)
http://vi-lib.com/vision/ImageConvolution-NIIMAQVi.html - Machine-vision software exploits MMX instructions (From: VisionSystemDesign - 2001)
http://www.vision-systems.com/display_article/90566/19/none/none/Feat/Machine-vision-software-exploits-MMX-instructions
Link
Link ufficiali
- Pagina principale: http://opencv.org/
- Manuale: http://docs.opencv.org/
- Tutorial: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html
- Question & Answer: http://answers.opencv.org/questions/
- Developer Zone: http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki
- OpenCV at www.yahoogroups.com: http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/
- Gary Bradsky Tutorial talk at ICRA 2009 and at Tokyo University
Altri link utili
- Informative websites related to OpenCV (http://answers.opencv.org/question/69691/informative-websites-related-to-opencv)
- Introduction to programming with OpenCV (http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/index.html)
Vedi anche:
Falso memory leak con OpenCV e MFC in Visual Studio
Il problema dei falsi memory leak tra OpenCV e MFC con Visual Studio è noto da tempo. In questa pagina viene descritto come risolvere questo fastidioso problema.
Installare OpenCV 3.2 Python/C++ su Raspberry PI
Raspberry PI è un sistema meraviglioso, OpenCV è una eccezionale libreria per Computer Vision . Questa è la nostra guida su come installare e configurare OpenCV 3.2.0 per Python/C++ sul Raspberry PI 2 con Raspbian Jessie. Sulla rete sono disponibili diverse guide su questo argomento ma molte non sono in Italiano o sono incomplete o fanno riferimento a vecchie versioni.
Analisi di memoria su std::queue come buffer di cv::Mat. Parte 1, semplici test.
Here is shown that both cv::Mat and Standard Library Containers work under memory recycling. We found that using std:queue as buffer for OpenCV Mat, memory requirements depends on size of the queue. We conclude that containers like std::queue can be used effectively as buffer for OpenCV Mats.
pkQueueTS - Coda thread safe per OpenCV Mat
A single lock, multiple producer/consumer (MPMC) thread safe queue with wait/timeout Pop. It also provides tools to manage elements like cv::Mat
and an interface for custom OnPush event handler.
Compilare e Installare OpenCV 3.1 con Code::Blocks 16.x
In questa pagina viene spiegato come compilare e utilizzare la libreria OpenCV 3.1 x64bit con il compilatore Code::Blocks 16.10. Viene mostrato il caso di Window.
Come visualizzare un video da OpenCV su una interfaccia MFC
Come faccio a visualizzare una immagine o un video da OpenCV nella mia interfaccia utente MFC in Visual C++ ? Basta usare le funzioni GDI per trasferire una matrice OpenCV in un blocco di memoria compatibile con GDI utilizzato dal framework MFC. Ma attenzione ai dettagli !
Risolvere sistemi di equazioni lineari con OpenCV. La parabola per 3 punti
OpenCV è tra le più importanti e diffuse librerie per Computer Vision e Machine Learning. Inoltre OpenCV comprende alcune funzioni molto utili per l'algebra lineare e il calcolo matriciale. In questo articolo è mostrato come utilizzare la funzione cv::solve
per risolvere sistemi di equazioni lineari. Viene mostrato un esempio reale applicato alla equazione della parabola passante per 3 punti.
Lossless video codec per image processing
Nel lavoro dell'integratore dei sistemi di visione spesso è necessario acquisire grandi quantità di immagini o sequenze video allo scopo, ad esempio, di effettuare studi preliminari o archviare elaborazioni fatte. In questi casi è necessario salvare i frame senza alterare alcun pixel dell'immagine originale e quindi formati JPG/PNG per le immagini o DiVx/MPEGn per i video non possono essere utilizzati. Una valida soluzione è creare video utilizzando Codec Lossless ovvero con compressione senza perdita d’informazioni.
In questa pagina sono presentati alcuni codec lossless, come installarli e come utilizzarli con la di fusa libreria di image processing OpenCV.
Compilare TBB con Gcc / MinGW su Windows
La libreria Intel® Threading Building Blocks (Intel TBB) offre un set di funzioni per il parallelismo in C++. La libreria è OpenSource e liberamente scaricabile. Sono disponibili versioni precompilate per alcune piattaforme. La versione per windows include il supporto solo per VisualStudio. In questa pagine viene mostrato come compilare i sorgenti TBB utilizzando il compilatore Code::Blocks/MinGW su windows.
Compilare OpenCV 2.2 con CodeBlocks 10.5 / MinGW su Windows XP
In questa pagina viene spiegato come compilare la Libreria OpenCV 2.2 + Lib TBB + Lib Eigen su Windows utilizzando il compilatore Code::Blocks / MinGW
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