OpenCV4-C++
11 junio 2024
Programación librería OpenCV4 – C++
- Software
- Portal web OpenCV
- Instalación de OpenCV: (Windows
) – (Linux
) (Mac
)
- Compilar librería OpenCV en Windows
- Instalación de OpenCV-contrib: (Windows
)
- Crear un Proyecto:
- Microsoft Visual C++: (VC++
) – (Linux
) (Mac
)
- Listado Librerías OpenCV: v.4.5.5
- Configuración PATH binarios OpenCV: PathOpenCV
- Documentación OpenCV.org
- Tutoriales OpenCV.org
- Microsoft Visual C++: (VC++
- Instalación y compilación con la librería ARUCO: (Windows
– compilación) – (Linux
) (Mac
)
- Instalación de OpenCV: (Windows
- Programas de Ejemplo Curso OpenCV4-C++: Transparencias (S1-S3)
– Transparencias (S4-S5)
– Transparencias (S6)
– Transparencias (S7)
– Transparencias (S8-S9)
- Hojas de Propiedades:
- OpenCV Compilación dinámica (dll): [opencv4.5.5-vc15/2017-19
]
- OpenCV-contrib Compilación dinámica (dll): [opencv-contrib4.5.5-vc15/2017-19
]
- OpenCV Compilación dinámica (dll): [opencv4.5.5-vc15/2017-19
- Ejemplo 1: Captura de imágenes de una cámara
- Ejemplo 1b: Filtrado de imágenes: convolución
– (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 2: Cargar, procesar y guardar una imagen en un fichero
– (imagen ejemplo)
- Ejemplo 2b: Cargar, procesar y guardar un fichero de video
– (video ejemplo)
- Ejemplo 3: Captura de imágenes de una cámara. Gestión de eventos
- Ejemplo 3b: Captura de imágenes. Gestión de eventos. Visualización Overlay valor RGB
- Ejemplo 3c: Captura de imágenes de dos cámaras (estéreo). Uso de regiones de interés (Mat headers)
- Ejemplo 4: Detección y extracción de contornos
– (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 4b: Detección y extracción de contornos. Filtrado. Persistencia
– Ejemplo YAML
- Ejemplo 4c: Detección Rectas y Círculos (Transformada de Hough)
- Ejemplo 5: Segmentación de imágenes por color. Momentos
- Ejemplo 5b: Segmentación de imágenes por color. Detección de formas (Convex Hull)
- Ejemplo 6: Reconocimiento de Imágenes. Módulo Machine Learning
– (Tutorial opencv.org) – módulo titere
- Ejemplo 6b: Detección de caras. Módulo Object Detection
– (Tutorial opencv.org) – Trained Cascade Classifiers
- Ejemplo 6c: CNN: módulo Deep Learning-Clasificación AlexNet-GoogLeNet
– (Tutorial opencv.org) – CAFFE models
– CAFFE Model Zoo – ONNX models
- Ejemplo 6d: CNN: módulo Deep Learning-Detección YOLO
– Darknet models
– Darknet
- Ejemplo 7: Detectar puntos característicos (SIFT/SURF/ORB). Descriptores
– (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 7b: Correspondencia (BF-FLANN) de puntos (SIFT) con una imagen de referencia
- Ejemplo 7c: Correspondencia (BF-FLANN) de puntos (SIFT) entre dos cámaras
- Ejemplo 8: Calibración de cámaras
– (Tutorial opencv.org)
- Hojas de Propiedades OpenCV-ARUCO:
- OpenCV Compilación dinámica: [opencv455-aruco3112-vc15/2017
]
- OpenCV-contrib Compilación dinámica: [opencv-contrib455-aruco3112-vc15/2017
]
- OpenCV Compilación dinámica: [opencv455-aruco3112-vc15/2017
- Ejemplo 9: Detección de marcadores con la librería ARUCO
– (Marcador) (Board)
- Ejemplo 9.b: Detección y Localización (POSE) de marcadores con la librería ARUCO
– (Fichero Calibración Logitech) (Fichero Calibración Trust)
- Ejemplo 9c: Detección y Localización (POSE) de grupos de marcadores (Board)
– (Fichero Calibración Logitech) (Fichero Calibración Trust) – (Board Configuration)
- Hojas de Propiedades:
- Otras Aplicaciones:
- Clasificador basado en características (Bag of Words) – SVM
– v2
– Imágenes
– Ejecutable+Imag
– ONNX models
- Optical Flow – Ejecutable
- Graba imágenes de una cámara
– capture.zip
- Graba imágenes de dos cámaras (estéreo)
- Detección de marcas codificadas (fichero ó cámara)
Función Matlab
– markers.zip
- Detección de Puntos Característicos (fichero ó cámara)
Función Matlab
– features.zip
- Clasificador basado en características (Bag of Words) – SVM
Software
- OpenCV library:
- Versión 4.10: Windows (4.10.0)(
x64) | Linux/Mac (4.10.0)
(source) | contrib (4.10.0)
(source)
- Versión 4.8: Windows (4.8.0)(
x64) | Linux/Mac (4.8.0)
(source) | contrib (4.8.0)
(source)
- Versión 4.7: Windows (4.7.0)(
x64) | Linux/Mac (4.7.0)
(source) | contrib (4.7.0)
(source)
- Versión 4.5: Windows-VC14-VC15 (4.5.5) (
x64) | Windows-VC16 (4.5.5) (
x64) | Linux/Mac (4.5.5)
(source) | contrib (4.5.5)
(source)
- OpenCV-contrib compilada 4.5: Windows-VC15 (contrib-4.5.5) (
x64) – Windows-VC15 (contrib-static-4.5.5-aruco) (
x64)
- Versión 4.10: Windows (4.10.0)(
- Librería ARUCO (detección de marcas)
- Versión 3.1.12: Aruco3112-OpenCV455-VC15[2017])
– Código Fuente: (Aruco.3.1.12)
- Versión 3.1.12: Aruco3112-OpenCV455-VC15[2017])
- CMake:
- CMake v3.22: (Windows x64) | (Windows x86) | (MacOSX 10.13)
- CMake v3.22: (Windows x64) | (Windows x86) | (MacOSX 10.13)
- Microsoft Visual Studio:
- Microsoft Visual Studio Express 2017 (VC15): (Instalador Community Edition)
- Image Watch Plugin: permite visualizar imágenes en el depurador de Visual Studio 2013/2015/2017
- Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable Package (x64): para ejecutar programas en un ordenador que no tenga instalado el compilador VisualC++