So installieren und richten Sie OpenCV unter Ubuntu ein

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Was ist OpenCV?

OpenCV ist eine der aufregendsten Veröffentlichungen des Jahres 2020. Ursprünglich im Jahr 1999 eingeführt, handelt es sich um eine Bibliothek mit Programmierfunktionen, die hauptsächlich auf Echtzeit-Computervision abzielt. Die Bibliothek ist plattformübergreifend und für jegliche Nutzung, ob wissenschaftlich, wissenschaftlich oder kommerziell, kostenlos.

    1. Installieren Sie OpenCV 4-Abhängigkeiten

      1. Stellen Sie sicher, dass Ihre Ubuntu-Installation auf dem neuesten Stand ist:
        sudo apt-get upgrade
        sudo apt-get update
      1. Entwicklertools installieren:
        sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config

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      1. Als nächstes installieren Sie die erforderlichen Bild- und Video-Eingabe-, Ausgabe-, E/A- und Bibliotheken. Diese Bibliotheken ermöglichen das Laden von Bildern von der Festplatte sowie das Lesen von Videodateien:
        sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

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        sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

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        sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

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      1. Wir müssen GTK für unser grafisches Benutzeroberflächen-Backend installieren:
        sudo apt-get install libgtk-3-dev

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      1. Anschließend werden zwei Pakete installiert, die die mathematischen Optimierungen für OpenCV enthalten:
        sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

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      1. Und schließlich installieren wir die erforderlichen Python 3-Entwicklungsheader:
        sudo apt-get install python3-dev

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    1. Laden Sie OpenCV 4 herunter

      1. Nachdem die Voraussetzungen nun installiert sind, können wir mit dem Herunterladen und Installieren von OpenCV 4 fortfahren:
        wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.0.0.zip

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        wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.zip

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      1. Jetzt entpacken wir die komprimierten Ordner, die wir gerade heruntergeladen haben:
        entpacken Sie opencv.zip
        Entpacken Sie opencv_contrib.zip
      1. Es wird außerdem empfohlen, die unkomprimierten Verzeichnisse umzubenennen:
        mv opencv-4.0.0 opencv
        mv opencv_contrib-4.0.0 opencv_contrib
  1. Installieren Sie Pip

Jetzt werden wir ein fantastisches Paketverwaltungssystem namens Pip installieren. Es wird zum Installieren und Verwalten von Softwarepaketen in Python verwendet.

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py

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  1. Installieren Sie OpenCV mit Pip

Normalerweise wird empfohlen, OpenCV unter Ubuntu in einer virtuellen Umgebung mit Pip zu installieren; Für diese Demonstration halten wir es jedoch „einfach dumm“:

sudo pip installiere opencv-contrib-python

So installieren und richten Sie OpenCV unter Ubuntu ein

Nächste Schritte

Wenn Sie in einer Forschungs- oder Produktionsumgebung arbeiten, empfehle ich die Installation von OpenCV in einer virtuellen Umgebung. Dies bietet enorme Vorteile; zum Beispiel die Möglichkeit, mehrere Projekte auf Ihrem System mit isolierten Paketen zu entwickeln und auszuführen, viele davon mit Versionsabhängigkeiten, ohne die Integrität Ihres Systems gefährden zu müssen. Es ist außerdem äußerst flexibel und ermöglicht Ihnen das freie Hinzufügen und Entfernen virtueller Umgebungen nach eigenem Ermessen. Unterm Strich sind virtuelle Umgebungen die beste Vorgehensweise für die Python-Entwicklung.

Um virtuelle Python-Umgebungen zu erstellen und zu verwalten, müssen Sie virtualenv und virtualenvwrapper installieren :

        sudo pip installiere virtualenv virtualenvwrapper
        sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip

Abschluss

Computer Vision ist möglicherweise einer der wichtigsten Forschungs- und Entwicklungsbereiche des 21. Jahrhunderts. Die Anwendungen sind zahlreich und decken praktisch alle Facetten der Gesellschaft ab, vom Dokumentenscannen und der Objektverfolgung bis hin zur Gesichtserkennung und Überwachung. OpenCV enthält Deep-Learning-Algorithmen, die das Erkennen der Welt um Sie herum schnell und effizient machen.

Wenn Sie daran interessiert sind, zu lernen, wie man Gesichtserkennung oder Nummernschilderkennung auf Videostreams anwendet, eine komplette Deep-Learning-Pipeline für die Bildklassifizierung aufbauen oder einfach nur mit Ihrem Raspberry Pi experimentieren möchten, um ein autonomes Kameraüberwachungssystem zu erstellen, dann brauchen Sie OpenCV lernen.

Früher war es sehr schwierig, sich mit dieser Spitzentechnologie vertraut zu machen. Die Dokumentation war schwer zu navigieren und weitgehend undurchsichtig. Außerdem erforderten die meisten Bücher Mathematikkenntnisse, die nahezu einem Doktortitel entsprachen. Das ist nun nicht mehr nötig. Im Laufe der Jahre ist es unendlich einfacher geworden; In jüngerer Zeit sind unglaubliche Ressourcen wie PyImageSearch und OpenCV online verfügbar, einschließlich großer kooperativer und hilfsbereiter Communities.

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