Gianni Messina

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) è una libreria open source di computer vision e di apprendimento automatico. È stato costruito per vari scopi come machine learning, computer vision, algoritmo, operazioni matematiche, acquisizione di video, elaborazione di immagini, ecc. Nel corso degli anni è diventato molto popolare tra i ricercatori e gli sviluppatori per il supporto in diverse piattaforme (Windows, Linux , android, ios). Inoltre ha wrapper in vari rinomati linguaggi di programmazione. In base all’accordo di licenza, ha accesso alle aziende per utilizzare e modificare il codice.

La libreria contiene oltre 2500 algoritmi ottimizzati, che hanno un’eccellente accuratezza in termini di prestazioni e velocità. Questi algoritmi possono essere utilizzati per rilevare e riconoscere i volti, identificare oggetti, classificare azioni umane nei video, tracciare movimenti della telecamera, tracciare oggetti in movimento, estrarre modelli 3D di oggetti, produrre nuvole di punti 3D da telecamere stereo, unire immagini per produrre un’alta risoluzione immagine di un’intera scena, trova immagini simili da un database di immagini, rimuovi gli occhi rossi dalle immagini scattate con il flash, segui i movimenti degli occhi, riconosci i paesaggi e stabilisci i marcatori per sovrapporli alla realtà aumentata, ecc. OpenCV ha grandi persone e comunità coinvolte come utenti , sviluppatori e ricercatori, il numero è di oltre 47 mila e il numero stimato di download supera i 7 milioni. La biblioteca è ampiamente presente in aziende professionali, gruppi di ricerca e altri gruppi.

Molte aziende affermate come Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota che impiegano la libreria, ci sono molte startup come Applied Minds, VideoSurf e Zeitera, che fanno ampio uso di OpenCV. Gli usi implementati di OpenCV spaziano dalla raccolta di immagini streetview, alla rilevazione di intrusioni in video di sorveglianza in Israele, al monitoraggio delle apparecchiature minerarie in Cina, all’aiuto dei robot alla navigazione e alla raccolta di oggetti a Willow Garage, all’individuazione di incidenti di annegamento in Europa, alla realizzazione di arte interattiva in Spagna e New York, controllando le piste per i detriti in Turchia, ispezionando le etichette sui prodotti nelle fabbriche di tutto il mondo per una rapida individuazione dei volti in Giappone. Ha interfacce C ++, C, Python, Java e MATLAB e supporta Windows, Linux, Android e Mac OS. OpenCV si rivolge principalmente alle applicazioni di visione in tempo reale e sfrutta le istruzioni MMX e SSE quando disponibili. Al momento sono attivamente sviluppate interfacce CUDA e OpenCL complete di funzionalità. Esistono oltre 500 algoritmi e circa 10 volte più funzioni che compongono o supportano tali algoritmi. OpenCV è scritto in modo nativo in C ++ e ha un’interfaccia basata su modelli che funziona perfettamente con i contenitori STL.

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