Giới thiệu
Bạn có thích tìm hiểu về nhận dạng khuôn mặt hoặc xem video trực tiếp? Bạn có hứng thú với việc xây dựng một đường ống hoàn chỉnh để phân loại ảnh? Dù bạn là ai, bạn sẽ không thể tránh khỏi OpenCV trong quá trình học và thử nghiệm. Vậy OpenCV là gì?
Hãy bắt đầu bài viết này bằng việc giới thiệu về OpenCV và những khái niệm cơ bản nhất để bạn có thể nắm vững kiến thức và tìm thông tin một cách dễ dàng.
OpenCV là gì?
OpenCV là viết tắt của Open Source Computer Vision Library (Thư viện mã nguồn mở về Thị giác Máy tính). Được bắt đầu bởi Intel vào năm 1999 bởi Gary Bradsky, OpenCV đã trở thành thư viện hàng đầu cho Thị giác Máy tính và Học Máy. Hiện nay, OpenCV còn hỗ trợ tăng tốc GPU cho các hoạt động thời gian thực.
Với giấy phép BSD, OpenCV miễn phí cho cả học tập và sử dụng thương mại. Nó được viết bằng C++, C, Python và Java, và hỗ trợ trên Windows, Linux, Mac OS, iOS và Android. Nhờ thiết kế tối ưu, OpenCV có thể tận dụng hiệu quả khả năng xử lý đa lõi trên các ứng dụng thời gian thực.
OpenCV có một cộng đồng người dùng mạnh mẽ trên toàn thế giới, do nhu cầu sử dụng Thị giác Máy tính ngày càng gia tăng. OpenCV đã được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới với hơn 47.000 thành viên trong cộng đồng, và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như nghệ thuật tương tác, khai thác mỏ, bản đồ web và robot cao cấp.
Ứng dụng của OpenCV
OpenCV được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Hình ảnh street view
- Kiểm tra và giám sát tự động
- Robot và xe tự lái
- Phân tích hình ảnh y học
- Tìm kiếm và phục hồi hình ảnh/video
- Phim - cấu trúc 3D từ chuyển động
- Nghệ thuật sắp đặt tương tác
Tính năng và các module phổ biến của OpenCV
Theo tính năng và ứng dụng của mình, OpenCV được chia thành các nhóm tính năng và module phù hợp:
- Xử lý và hiển thị Hình ảnh/Video/I/O (core, imgproc, highgui)
- Phát hiện các vật thể (objdetect, features2d, nonfree)
- Thị giác máy tính dựa trên hình học đa chiều hoặc stereo (calib3d, stitching, videostab)
- Ảnh chụp tính toán (photo, video, superres)
- Học máy và phân cụm (ml, flann)
- Tăng tốc CUDA (gpu)
- Và nhiều module hỗ trợ khác
Chọn ngôn ngữ lập trình OpenCV
OpenCV hiện hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau với những ưu điểm riêng của chúng. Dựa vào nhu cầu của bạn, bạn có thể chọn ngôn ngữ phù hợp:
- C++: Ngôn ngữ phổ biến nhất, nhanh chóng và linh hoạt. IDE Visual Studio là lựa chọn tốt nhất để làm việc với nó.
- Python: Ngôn ngữ dễ học và sử dụng, thích hợp cho việc thực hiện các thử nghiệm hoặc demo.
- Android: Hỗ trợ sẵn camera và rất tiện dụng cho ứng dụng di động.
- Java: Nhanh chóng và đa nền tảng, tương tự C++.
- C#: Dễ dàng và tiện lợi, hỗ trợ bởi thư viện đa nền tảng EmguCV. Tuy nhiên, việc sử dụng EmguCV yêu cầu copy tất cả file *.dll đi kèm với ứng dụng, làm cho ứng dụng trở nên nặng.
Bạn nên chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp dựa trên nhu cầu và tính chất của dự án. Mỗi ngôn ngữ có những ưu điểm và nhược điểm riêng, hãy cân nhắc kỹ trước khi quyết định.
Cách cài đặt OpenCV
Để bắt đầu sử dụng OpenCV, bạn cần cài đặt nó trước. Hãy làm theo các bước sau:
- Tải OpenCV tại đây và tiến hành cài đặt.
- Sau khi cài đặt xong, thư mục OpenCV sẽ xuất hiện trên máy tính của bạn.
Cài đặt OpenCV cho Python
- Sao chép file cv2.pyd vào thư mục Lib/site-packages của Python 2.7.
- Cài đặt thư viện Numpy bằng lệnh pip install numpy.
Cài đặt OpenCV cho C++ từ mã nguồn
- Tải và cài đặt CMake tại đây.
- Tải và cài đặt Mingw tại đây.
- Sử dụng CMake để build OpenCV từ mã nguồn:
- Chọn địa chỉ mã nguồn trong thư mục OpenCV đã cài đặt và địa chỉ thư mục build.
- Chạy lệnh mingw32-make từ thư viện Mingw để build OpenCV.
Học OpenCV ở đâu?
Không thiếu tài liệu hay để bạn bắt đầu! Bạn có thể tìm hiểu từ tài liệu và tài liệu chính thức của OpenCV.
Dưới đây là một số tài liệu và nguồn học bạn có thể tham khảo:
- OpenCV Tutorials: Hướng dẫn căn bản từ OpenCV.
- OpenCV-Python Tutorials: Hướng dẫn Python cho OpenCV.
- OpenCV Webinar: Stream webinar từ NVIDIA.
- Thị giác máy tính: Học cách sử dụng OpenCV tại đây.
- Vietnam Lab: Blog hỗ trợ tiếng Việt về OpenCV.
Ngoài ra, còn có rất nhiều tài liệu khác, như sách "Learning OpenCV" tại đây.
Bên cạnh đó, bạn có thể tham gia các khóa học miễn phí hoặc trả phí về OpenCV trên các nền tảng như Udemy, Datacamp, Learn OpenCV và Pyimagesearch.
Hãy bắt đầu viết mã và thực hành ngay khi bạn học. Nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề hoặc thắc mắc, hãy tham gia các diễn đàn hỗ trợ như OpenCV Forum, Github OpenCV, StackOverflow và OpenCV Yahoo Forum.
Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về OpenCV và nơi bạn có thể tìm kiếm thông tin và học hỏi.
