OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện mã nguồn mở chuyên về xử lý ảnh và thị giác máy tính. Được phát triển ban đầu bởi Intel vào năm 1999, OpenCV hiện được duy trì và phát triển bởi một cộng đồng toàn cầu của các nhà nghiên cứu và lập trình viên.
OpenCV cung cấp một tập hợp các thuật toán và công cụ cho việc xử lý ảnh, phân tích video, nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, theo dõi chuyển động, và nhiều ứng dụng khác trong lĩnh vực thị giác máy tính. Thư viện này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, Python, Java, và MATLAB, giúp người dùng dễ dàng tích hợp và sử dụng các tính năng của nó trong các dự án khác nhau.
Với OpenCV, người dùng có thể thực hiện các tác vụ như xử lý ảnh, chỉnh sửa và lọc ảnh, phát hiện biên, phát hiện đường viền, tìm kiếm và nhận dạng đối tượng, đo lường khoảng cách và góc, theo dõi chuyển động, và rất nhiều ứng dụng thị giác máy tính khác.
OpenCV đã trở thành một trong những thư viện phổ biến nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính và được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm công nghệ ô tô tự lái, robot, y tế, an ninh, thị giác máy tính và nhiều lĩnh vực khác. Điều này chứng tỏ sức mạnh và độ tin cậy của OpenCV trong việc giải quyết các vấn đề thị giác máy tính phức tạp.
Cài đặt OpenCV trên Windows
Để cài đặt OpenCV trên Windows, bạn có thể làm theo các bước sau:
Bước 1: Tải xuống OpenCV Truy cập vào trang web chính thức của OpenCV tại https://opencv.org và tải xuống phiên bản OpenCV phù hợp với hệ điều hành Windows của bạn. Chọn phiên bản ổn định và tải xuống tệp cài đặt.
Bước 2: Cài đặt OpenCV Sau khi tải xuống tệp cài đặt OpenCV, thực hiện các bước sau:
- Chạy tệp cài đặt (đuôi .exe) mà bạn đã tải xuống.
- Trong hộp thoại cài đặt, chọn ngôn ngữ mà bạn muốn sử dụng.
- Chọn vị trí cài đặt OpenCV trên ổ đĩa của bạn.
- Chọn các thành phần mà bạn muốn cài đặt. Đảm bảo chọn “Add OpenCV to the system PATH for current user” để thêm OpenCV vào biến môi trường PATH.
- Nhấn nút “Install” để bắt đầu quá trình cài đặt. Đợi cho đến khi quá trình cài đặt hoàn thành.
Bước 3: Cấu hình môi trường Sau khi cài đặt, bạn cần cấu hình môi trường để sử dụng OpenCV trong các dự án lập trình của mình. Theo các bước sau:
- Mở “Control Panel” trên Windows.
- Tìm và mở “System and Security”.
- Chọn “System” và sau đó chọn “Advanced system settings”.
- Trong cửa sổ “System Properties”, chọn tab “Advanced” và nhấn vào nút “Environment Variables”.
- Trong phần “System variables”, tìm biến “Path” và nhấn nút “Edit”.
- Thêm đường dẫn tới thư mục “bin” của OpenCV (ví dụ: C:\opencv\build\x64\vc15\bin) vào biến Path.
- Nhấn “OK” để lưu các thay đổi.
Bước 4: Kiểm tra cài đặt Để kiểm tra xem OpenCV đã được cài đặt thành công, bạn có thể thực hiện một ví dụ đơn giản. Tạo một tập tin C++ hoặc Python và thêm mã để import OpenCV và thực hiện một số thao tác xử lý ảnh. Biên dịch hoặc chạy chương trình và kiểm tra xem nó hoạt động đúng.
Đó là cách cài đặt OpenCV trên Windows. Hãy chắc chắn tuân theo các bước trên để cài đặt thành công OpenCV trên hệ điều hành của bạn.
Xem thêm Data visualization dựa trên biểu tượng
Cài đặt OpenCV trên Linux
Để cài đặt OpenCV trên Linux, bạn có thể làm theo các bước sau:
Bước 1: Cập nhật hệ thống Mở terminal và chạy các lệnh sau để cập nhật hệ thống của bạn:
sudo apt update sudo apt upgrade
Bước 2: Cài đặt các gói phụ thuộc Chạy lệnh sau để cài đặt các gói phụ thuộc cần thiết:
sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
Bước 3: Tải xuống mã nguồn OpenCV Sử dụng git để sao chép mã nguồn OpenCV từ kho lưu trữ chính thức:
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
Bước 4: Cài đặt OpenCV Di chuyển vào thư mục gốc của mã nguồn OpenCV và tạo thư mục con build:
cd opencv mkdir build cd build
Sử dụng cmake để cấu hình quá trình biên dịch:
cmake ..
Sau khi quá trình cmake hoàn tất, chạy lệnh make để biên dịch OpenCV:
make
Bước 5: Cài đặt OpenCV Chạy lệnh sau để cài đặt OpenCV:
sudo make install
Bước 6: Cấu hình môi trường Để môi trường hỗ trợ OpenCV, bạn cần cập nhật file .bashrc bằng cách chạy lệnh sau:
echo 'export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
Bước 7: Kiểm tra cài đặt Để kiểm tra xem OpenCV đã được cài đặt thành công, bạn có thể thực hiện một ví dụ đơn giản. Tạo một tập tin C++ hoặc Python và thêm mã để import OpenCV và thực hiện một số thao tác xử lý ảnh. Biên dịch hoặc chạy chương trình và kiểm tra xem nó hoạt động đúng.
Đó là cách cài đặt OpenCV trên Linux. Hãy chắc chắn tuân thủ các bước trên để cài đặt thành công OpenCV trên hệ điều hành Linux của bạn.
Xem thêm Đọc và lưu ảnh trong OpenCV
Cài đặt OpenCV bằng Anaconda
Bước đầu tiên là tải xuống trình cài đặt đồ họa Anaconda mới nhất cho Windows từ trang web chính thức của nó. Chọn trình cài đặt đồ họa bit của bạn. Bạn nên cài đặt 3.7 làm việc với Python 3.
Các bài viết liên quan:
Chọn trình cài đặt bit đồ họa
Sau khi cài đặt nó, hãy mở lời nhắc Anaconda và nhập lệnh sau.
Nhấn nút Enter và nó sẽ tải xuống tất cả cấu hình OpenCV liên quan.
Xem thêm Các tính năng của OpenCV mà bạn không thể bỏ qua vào năm 2022
Cài đặt OpenCV trong Windows qua pip
OpenCV là một thư viện Python nên cần cài đặt Python trong hệ thống và cài đặt OpenCV bằng lệnh pip:
Chúng tôi có thể cài đặt nó mà không cần mô-đun bổ sung bằng lệnh sau:
Mở dấu nhắc lệnh và nhập mã sau để kiểm tra xem OpenCV đã được cài đặt hay chưa.
Cài đặt OpenCv trong MacOS
Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách cài đặt OpenCV trên macOS bằng Homebrew. Ưu điểm của việc sử dụng Homebrew là nó đơn giản hóa quá trình cài đặt. Nó yêu cầu một vài lệnh để cài đặt. Các bước cài đặt như sau:
Bước 1: Cài đặt Công cụ dòng lệnh Xcode
Để cài đặt Xcode, hãy nhập lệnh sau vào terminal.
Để xác minh rằng nó đã được cài đặt thành công, hãy nhập lệnh sau.
Nếu nó hiển thị /Application/Xcode.app/Content/Developer thì chúng ta có thể tiếp tục.
Bước 2: Cài đặt Homebrew
Để cài đặt Homebrew, hãy nhập lệnh sau vào terminal.
Một tập lệnh shell .bashrc nằm trong thư mục chính của bạn mà Bash chạy bất cứ khi nào nó được khởi động tương tác. Chúng ta có thể xác định vị trí thư mục chính bằng lệnh sau.
Nó sẽ hiển thị đầu ra như
Bước 3: Cài đặt Python 3
Để bắt đầu với OpenCV, cần phải cài đặt Python. Để cài đặt Python 3 bằng Homebrew, hãy nhập lệnh sau:
Để kiểm tra phiên bản python bằng cách chạy lệnh sau:
Nó sẽ hiển thị phiên bản Python đã tải xuống.
Bước – 4 Cài đặt OpenCV
Để cài đặt OpenCV3, gõ lệnh sau:
Xem thêm OpenCV image Threshold
Thiết lập môi trường ảo Python 3
Các gói virtualenv và virtualenvwrapper cung cấp cơ sở để thiết lập các môi trường ảo. Điều quan trọng là phải thiết lập môi trường ảo để làm việc với nhiều dự án mà không gây ra xung đột trong các phần phụ thuộc của chúng.
Để cài đặt virtualenv và virtualenvwrapper, chúng tôi sử dụng pip (Trình quản lý gói Python):
Chúng tôi cũng cần cập nhật ~ /.bashrc :
Bây giờ chúng ta có thể tạo một môi trường ảo Python 3:
Chúng ta có thể truy cập OpenCV bằng cách sử dụng lệnh sau.
Các ví dụ sử dụng OpenCV
OpenCV cung cấp nhiều chức năng và tính năng cho xử lý ảnh và thị giác máy tính. Dưới đây là một số ví dụ sử dụng OpenCV:
- Đọc và hiển thị ảnh:
import cv2
# Đọc ảnh từ file
image = cv2.imread('image.jpg')
# Hiển thị ảnh
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()- Xử lý ảnh và lưu ảnh mới:
import cv2
# Đọc ảnh từ file
image = cv2.imread('image.jpg')
# Chuyển ảnh sang ảnh xám
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Lưu ảnh xám thành file mới
cv2.imwrite('gray_image.jpg', gray_image)- Phát hiện khuôn mặt trong ảnh:
import cv2
# Đọc ảnh từ file
image = cv2.imread('image.jpg')
# Tạo một bộ phát hiện khuôn mặt
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Phát hiện khuôn mặt trong ảnh
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# Vẽ hình chữ nhật xung quanh khuôn mặt
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị ảnh với khuôn mặt được đánh dấu
cv2.imshow('Detected Faces', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()- Xử lý video từ webcam và phát hiện khuôn mặt:
import cv2
# Tạo một bộ phát hiện khuôn mặt
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Mở kết nối với webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# Đọc frame từ webcam
ret, frame = cap.read()
# Phát hiện khuôn mặt trong frame
faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# Vẽ hình chữ nhật xung quanh khuôn mặt
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị frame với khuôn mặt được đánh dấu
cv2.imshow('Face Detection', frame)
# Nhấn 'q' để thoát
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Giải phóng kết nối và đóng cửa sổ
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()Xem thêm OpenCV template Matching
