Introdução ao OpenCV no Ubuntu Top 10.Top 10

Biblioteca de visão computacional de código aberto, ou OpenCV, é uma biblioteca de software de aprendizado de máquina de utilitários de programação de código aberto usados ​​para computação em tempo real. É composto por mais de 2.500 algoritmos bem otimizados usados ​​para detectar e reconhecer rostos, para modelagem 3D e para fotos sobrepostas para criar mapas e elevações, realizar análises fotométricas, rastreamento de trajetória de objetos, rastreamento de movimento e detecção de gestos e movimentos. Juntamente com outros utilitários, o OpenCV pode até avaliar as intenções do assunto em uma fotografia.

Com uma ampla gama de funcionalidades, o OpenCV encontrou seus usos ao longo dos anos em tecnologia de reconhecimento facial, imagens médicas, vídeo de vigilância e até em serviços comerciais, como VFX e rastreamento de movimento na indústria cinematográfica.

Este artigo fornece um tutorial que mostra como instalar o OpenCV 4 no seu Ubuntu 20.40 Sistema e como tirar o máximo proveito desta biblioteca instalando os pacotes mais recomendados.

Começaremos instalando as dependências do OpenCV antes de instalar o OpenCV.

Etapa 1: Atualize seu sistema

Primeiro, abra o terminal e digite o seguinte para atualizar seu sistema:

$ sudo apt update && upgrade

Etapa 2: Baixe bibliotecas adicionais

Em seguida, solicite e instale as ferramentas de desenvolvedor e as bibliotecas de E/S visual para visualizar e editar arquivos de imagem e vídeo. Use os seguintes comandos para fazer isso:

$ sudo apt install build-essencial cmake desnzip pkg-config

$ sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

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

$ sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev

Para aprimorar ainda mais o OpenCV, instale os pacotes abaixo:

$ sudo apt install Libatlas-Base-Dev Gfortran

Etapa 3: Baixe o Gnome Toolkit

O Gnome Toolkit (GTK) é um kit de ferramentas de widget de código aberto e de código aberto que pode ser usado para criar GUIs. Digite o comando abaixo para baixar o Gnome Toolkit:

$ sudo apt install libgtk-3-dev

Etapa 4: Instale os cabeçalhos de desenvolvimento do Python 3

Use os seguintes códigos para instalar os cabeçalhos de desenvolvimento do Python 3:

$ sudo apt-get install python3-dev

Nota: Se você ainda não sabia, estamos realizando a instalação com as ligações Python 3.

Com as dependências instaladas, agora podemos passar para baixar o OpenCV.

Etapa 5: Download OpenCV

Download OpenCV é bastante direto. Basta ir para sua pasta doméstico e baixar o OpenCV e OpenCV_Contrib, que vem com alguns mods que adicionam à funcionalidade do OpenCV. Para fazer isso, insira o seguinte:

$ CD ~
$ wget -o Opencv.zip https: // github.com/opencv/OpenCV/Archive/4.0.0.fecho eclair

$ wget -o Opencv_Contrib.zip https: // github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.fecho eclair

Em seguida, extraia os arquivos com os comandos abaixo:

$ UNZIP OPENCV.fecho eclair

$ UNZIP OPENCV_CONTRIB.fecho eclair

Esta etapa é opcional. Você pode optar por renomear os diretórios inserindo os comandos abaixo:

$ MV OpenCV-4.0.0 OpenEncv

$ MV OpenCV_Contrib-4.0.0 OpenCV_Contrib

Etapa 6: otimizar o Python 3 V para OpenCV

Nesta etapa, instalaremos PIP. Digite os seguintes comandos para fazer isso:

$ wget https: // bootstrap.Pypa.io/get-pip.py

$ sudo python3 get-pip.py

Etapa 7: Acostume -se ao VE para o desenvolvimento do Python

Com um ambiente virtual, você pode trabalhar com duas dependências de versão de software paralelas.

Aqui, usaremos os pacotes VirtualEnv e VirtualEnvwrapper para navegar pelos ambientes virtuais do Python.

Para instalar os pacotes VirtualEnv e VirtualEnvWrapper e criar Python Ves com eles, digite o seguinte:

$ sudo pip instalar virtualEnv virtualEnvwrapper

$ sudo rm -rf ~/get -pip.py ~///.cache/pip

Digite o seguinte código para anexar seu ~/.Arquivo Bashrc:

$ echo -e "\ n# Virtualenv e VirtualEnvWrapper" >> ~//.Bashrc

$ echo "export workon_home = $ home/.VirtualEnvs ">> ~//.Bashrc

$ echo "export virtualenvwrapper_python =/usr/bin/python3" >> ~///////////.Bashrc

$ echo "fonte/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ">> ~//.Bashrc

Agora, obtenha o ~//.arquivo BashRC com o seguinte:

$ fonte ~//.Bashrc

Etapa 8: Criando um ambiente virtual

Agora, podemos seguir para criar um ambiente virtual OpenCV 4 + Python 3. Digite o código a seguir para criar um ambiente virtual Python 3.

$ mkvirtualenv cv -p python3

Como você pode ver, nomeamos o nosso ve 'cv;' Você pode dar qualquer nome ao seu VE, embora seja preferível mantê -los curtos e relevantes.

Criamos o py3cv4 ve para usar com o python 3 + opencv 4. Para ver em que você está, insira o seguinte comando:

$ workon cv

Etapa 9: Instale Numpy

Numpy é um pacote de biblioteca Python que adiciona a ele instalando funções matemáticas de alto nível e suportando matrizes e matrizes multidimensionais. É provável que seja útil quando você estiver usando o OpenCV, então recomendamos que você o instale. Emitir o seguinte comando para fazer isso:

$ pip install numpy

Etapa 10: Link OpenCV 4 com o ambiente virtual

Procure a versão Python instalada no seu sistema, digitando o seguinte:

$ workon cv

$ python -version

Agora que você conhece a versão python que está usando, você pode refazer o diretório de pacotes de sites.

Etapa 11: Verificando a instalação

Você pode verificar se o OpenCV está instalado corretamente e funcionará sem problemas inserindo o seguinte comando:

$ workon cv

$ python

Isso ativa o ambiente virtual e executa o intérprete Python vinculado ao VE que você acabou de ativar.

Conclusão

E isso sobre o encerramento. Este artigo forneceu um passo a passo para ajudá -lo a colocar o OpenCV em funcionamento no seu sistema Ubuntu. Examinamos várias dependências que adicionam mais funcionalidade ao OpenCV e mostramos como instalar essas dependências. Também criamos um ambiente virtual do Python 3 e o vinculamos à nossa instalação OpenCV. Depois de seguir as etapas listadas neste artigo, você deve ter instalado com sucesso o OpenCV no seu Ubuntu 20.24 servidor.