OpenCV (die Open Source Computer Vision Library) ist eine frei verwendbare Open-Source-Bibliothek, die sich auf Computer Vision und Bildverarbeitung spezialisiert hat. Dabei geht es darum, Computern und Systemen zu ermöglichen, aussagekräftige Informationen aus Bildern, Videos o.ä. zu gewinnen. Die Bibliothek bietet dafür eine breite Palette an Funktionen und Werkzeugen um Bilder und Videos zu analysieren sowie sie zu ver- und bearbeiten.
Einige der Funktionen von OpenCV sind:
Bildverarbeitung: OpenCV bietet diverse Funktionen zur Bildverarbeitung, dazu gehören Filterung, Transformation, Farbraumkonvertierung sowie morphologische Operationen. Merkmalsdetektion und –matching: Gemeint ist das Erkennen und Abgleichen von Bildmerkmalen. Gesichtserkennung, Gestenerkennung oder Objekterkennung: OpenCV bietet vorgefertigte Modelle und Funktionen zur Erkennung von Gesichtern und verschiedenen Objekten in Bildern und Videos. Bildsegmentierung und Konturerkennung: Bilder können in verschiedene Teile segmentiert und Konturen von Objekten erkannt werden. Diese Funktionen sind bei der Identifizierung und Trennung von Objekten in einem Bild nützlich. Kamerakalibrierung und 3D-Rekonstruktion: Dies findet bei der Kalibrierung von Kameras für stereoskopische Aufnahmen und 3D-Rekonstruktionen von Szenen aus mehreren Ansichten Anwendung. Optische Fluss- und Bewegungsanalyse: Solche Funktionen von OpenCV dienen der Schätzung des optischen Flusses, um Bewegungen in einem Bild oder Video zu verfolgen. Dies wird in Anwendungen wie der Verfolgung von Objekten eingesetzt. Maschinelles Lernen und Deep Learning: OpenCV bietet Schnittstellen zur Integration von maschinellem Lernen und Deep Learning-Modellen. Dies ermöglicht die Anwendung neuronaler Netzwerke für Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung und Erkennung.
Anwendungsfelder
Die OpenCV-Bibliothek kann aufgrund ihrer zahlreichen Funktionen und Werkzeuge in vielen Bereichen Anwendung finden. Zu nennen sind hier Bereiche wie Sicherheit, bspw. zur Überwachung, und, wie oben genannt, maschinelles Lernen und Deep Learning. [1] Open CV ist durch diverse Funktionen, die für die Mobilität von Robotern und die Mensch-Roboter-Interaktion relevant sind, auch für Robotik im Alltag interessant. Dies umfasst sämtliche Funktionen von Objekterkennung, Gesichtserkennung, Eigenbewegungsschätzungen oder stereoskopischem Sehen bis hin zu Structure from Motion-Techniken (d.h. die Erzeugung von 3D-Strukturen aus einer Sammlung von 2D-Bildern).
Lizenz
OpenCV ist Open-Source-Software und unterliegt seit der Version 4.5.0 der Apache 2 Lizenz. Frühere Versionen unterliegen der 3-clause BSD Lizenz. Es ist kostenfrei für kommerzielle Nutzung.
Betriebssysteme und Programmiersprachen
OpenCV ist auf verschiedenen Betriebssystemen verfügbar, darunter Windows, Linux und Mac sowie mobile Plattformen wie Android und iOS. Unterstützte Programmiersprachen sind C und C++. OpenCV bietet aber weitere Schnittstellen für verschiedene andere Programmiersprachen, darunter Python, Java und MATLAB. [2]
Erforderliche Kenntnisse
Die Verwendung von OpenCV erfordert grundlegende Kenntnisse in Computer Vision und Programmierung. Es bietet jedoch eine umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Beispiele, um den Einstieg zu erleichtern (siehe Weiterführende Links). Die OpenCV-Bibliothek kann von der offiziellen Webseite heruntergeladen und genutzt werden.
Vorteile
Geschwindigkeit und Vielzahl implementierter Algorithmen aus den neuesten Forschungsergebnissen Schnelle Verarbeitung von Bildern und Videos, wodurch Echtzeit-Anwendungen möglich werden Breite Auswahl an Computer-Vision-Algorithmen, die auf den aktuellsten Forschungsergebnissen basieren Erlaubt Entwicklern, fortschrittliche Techniken und Funktionen ohne großen Aufwand in ihre Projekte zu integrieren
Nachteile
Vorkenntnisse in den Bereichen Computer Vision, Bildverarbeitung und Programmierung erforderlich Einige fortgeschrittene Anwendungen und Algorithmen können sehr komplex sein Das Verständnis und die effektive Nutzung dieser Funktionalitäten erfordern oft tiefgehende Fachkenntnisse Performance kann in einigen Szenarien eine Herausforderung darstellen Echtzeitanwendungen mit sehr hohen Anforderungen an die Reaktionszeit könnten spezielle Optimierungen erfordern Kontinuierliche Aktualisierungen und Änderungen der Open-Source-Bibliothek können Codeänderungen in neuen Versionen erforderlich machen
Trotz dieser potenziellen Nachteile ist OpenCV nach wie vor eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für Computer Vision und Bildverarbeitung und bietet zahlreiche Funktionen und Möglichkeiten für Entwickler*innen, die es als Bibliothek für Roboter in Assistenzfunktionen für den Alltag interessant machen.
Weiterführende Links
Offizielle Seite von OpenCV inkl. Code: https://opencv.org/
Tutorials: https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html
Referenzen
[1] G. Boesch. (2023, Dezember 1). What is OpenCV? The Complete Guide (2024). [Online]. Verfügbar: https://viso.ai/computer-vision/opencv/. [Abruf Juli 30, 2024).
[2] M. Saxena. (2023, November 2). Which Programming Languages are Officially Supported by OpenCV? [Online]. Verfügbar: https://medium.com/@mohinisaxena/which-programming-languages-are-officially-supported-by-opencv-5ac17401dc0d. [Abruf Juli 30, 2024].
