Изучение библиотеки OpenCV. Осваиваем основные принципы работы, выполняем различные действия и разрабатываем проекты с использованием искусственного интеллекта. Перед изучением библиотеки, разберём её возможности, альтернативы и принципы разработки нейронных сетей.
Что такое OpenCV и зачем она нужна?
Искусственный интеллект применяется в разных областях: отслеживание голосовых команд, поиск информации, создание роботов. Для каждой задачи существуют свои библиотеки или решения. Для работы с изображениями и видео, а также с отслеживанием объектов, подходит библиотека OpenCV.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Она позволяет работать с изображениями и видео, распознавать объекты, информацию, текст. Разработанная на языке C++, она портирована для Python, Java, Ruby и других языков. Библиотека существует с 2006 года и постоянно обновляется, являясь лидером в обработке фото и видео.
Пример: программа для парковки в торговом центре, отслеживающая видео с камер, обрабатывающая его, находящая номерные знаки и считывающая с них информацию. OpenCV позволяет реализовать такие задачи, включая отслеживание и распознавание лиц, считывание текста, распознавание объектов (например, кошек и собак).
Выбор Python
В курсе используется Python из-за простого синтаксиса и большого количества встроенных модулей. Простой синтаксис упрощает обучение, а позже OpenCV можно использовать и с другими языками программирования, без изменения сути функций библиотеки.
Альтернативные библиотеки
OpenCV – лидер в своей области, но существуют и другие библиотеки. В курсе используется NumPy для обработки больших массивов данных. Обработка изображений часто требует перебора каждого пикселя, и NumPy оптимизирована для работы с такими данными.
Может понадобиться библиотека Matplotlib для визуализации данных и создания графиков, диаграмм и интерактивных схем. TensorFlow – мощная библиотека для разработки нейронных сетей, но сложнее в освоении.
План курса и подготовка
Изучаем основные концепции OpenCV: открытие и обработка фото и видео, добавление эффектов и трансформаций. Разрабатываем приложения для распознавания лиц и считывания номерных знаков с автомобилей и текста с них.
Необходимо изучить Python. Для написания кода рекомендуется использовать PyCharm (или другую IDE, например, Visual Studio Code).
Установка необходимого ПО
- Python: Установите Python с официального сайта.
- IDE: Рекомендуется PyCharm, но можно использовать другие.
- OpenCV: Установите библиотеку OpenCV с помощью pip: pip install opencv-python. При проблемах, попробуйте pip install opencv-python==3.
Создайте новый пустой проект в PyCharm, укажите версию Python (например, 3.9) и расположение проекта. После установки OpenCV, в папке виртуального окружения появятся необходимые библиотеки, включая opencv-python и NumPy.
В этом уроке мы познакомились с OpenCV, её возможностями и альтернативами. В следующих уроках начнём изучение самой библиотеки и разработку проектов на основе искусственного интеллекта.