La visione artificiale viene sempre più utilizzata per l'analisi e l'elaborazione delle immagini utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. Per iniziare in questo campo, è meglio installare OpenCV in Ubuntu 20.04, che è esattamente ciò che ti mostreremo come fare in questo post.
OpenCV è una libreria realizzata in Python che ci permette di creare applicazioni di visione artificiale grazie alla piattaforma che ci offre. Uno dei suoi principali vantaggi è che ha una licenza BSD, che ci permette di usare e modificare il codice e usarlo in molti progetti diversi. Un altro vantaggio è che c'è una comunità molto attiva dietro lo sviluppo e il supporto della biblioteca.
Un altro grande vantaggio di OpenCV è che questa fantastica libreria ha interfacce per più linguaggi, inclusi Python, Java e C++. Quindi possiamo usarlo in quasi tutte le applicazioni che creiamo.
Alcune delle cose che puoi fare con OpenCV integrandolo nel tuo linguaggio di programmazione preferito sono identificare oggetti, volti, classificare le azioni umane nei video, tracciare i movimenti degli oggetti, estrarre modelli 3D, trovare immagini simili e così via.
Due modi per installare OpenCV
Come quasi tutto in Linux, abbiamo diversi modi per installare OpenCV e dipende dal tuo computer e dalle tue esigenze per installarlo. In ogni caso, entrambi i metodi di installazione funzionano bene su Ubuntu 20.04.
Nota in questo post, installeremo OpenCV preparato per Python.
Metodo 1:installa OpenCV su Ubuntu 20.04 tramite APT
Il primo metodo di installazione è il più semplice che puoi immaginare perché utilizza i repository di Ubuntu. E sì, OpenCV è disponibile in questi repository.
Quindi, devi aprire un terminale dal menu principale o da una scorciatoia come un dock o una scorciatoia ed eseguire questi comandi
sudo apt update sudo apt python3-opencv
E se vuoi verificare l'installazione, puoi eseguire
python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
Otterrai un output dello schermo simile a questo:
4.2.0
Con questo OpenCV verrà installato.
Metodo 2:installa OpenCV dal codice sorgente
C'è un altro modo ed è installarlo dal codice sorgente. In questo modo sarà altamente ottimizzato per il tuo sistema e otterrai sempre l'ultima versione stabile. Anche se ci vorrà un po' più di tempo, penso che sia conveniente.
Quindi, prima installa le dipendenze:
sudo apt install build-essential libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 pkg-config libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l- dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr libtbb-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev libgstreamer-plugins-base1. 0-dev libgstreamer1.0-dev cmake git
Quindi, crea una directory per ospitare il codice sorgente e accedi alla cartella:
mkdir opencv-install cd opencv-install
Ora con il git comando, puoi clonare il opencv e opencv_contrib archivi.
git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
Creerà una cartella chiamata opencv a cui dovrai accedere:
cd opencv
E al suo interno creane un altro chiamato build dove compileremo il codice. E accedi.
mkdir -p build cd build
Ora configura il pacchetto con il comando:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON - D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/user/opencv-install/opencv_contrib/modules -D BUILD_EXAMPLES=ON . .
Dopodiché, puoi avviare la compilazione con questo comando.
make -j2
Nota:il numero 2 si riferisce al fatto che il processo di compilazione utilizzerà 2 core del processore. Puoi modificare questo valore in base al tuo hardware .
Quindi, installa OpenCV eseguendo:
sudo make install
Per verificare il risultato, esegui:
pkg-config --modversion opencv4
Esempio di output:
4.5.2
E il comando:
python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
Esempio di output:
4.5.2
Ora hai installato l'ultima versione disponibile di OpenCV.
Conclusione
Esistono molte librerie che i programmatori possono utilizzare e una delle più utili nel campo della visione artificiale. Come abbiamo notato, entrambi i processi sono abbastanza semplici da eseguire. Ognuno con i suoi pro e contro.