¿Qué es el seguimiento de OpenCV?
Open Source Computer Vision Library es el nombre completo de OpenCV, una biblioteca de funciones de programación y un kit de herramientas de código abierto para uso multiplataforma en el procesamiento de imágenes de visión artificial en tiempo real y el seguimiento de OpenCV. Desarrollado cerca de la vuelta del siglo XXI, inicialmente fue diseñado para paredes tridimensionales (3-D) y trazado de rayos. Al hacer uso de la codificación creativa, OpenCV puede ofrecer un marco a los desarrolladores de código basado en la visión con rendimiento optimizado en una interfaz C o C ++ inicialmente, aunque está disponible en varios idiomas, y es adaptable para uso remoto en dispositivos portátiles. Es capaz de capturar archivos de video en tiempo real, configuraciones básicas de video, detección de objetos y seguimiento de movimiento y color, entre otras funciones. OpenCV es capaz de realizar calibraciones de cámara, ya que puede encontrar y rastrear calibraciones de cámara y establecer correspondencia estéreo en cámaras de video.
La función CalcGlobalOrientation para el seguimiento de OpenCV calcula la orientación del movimiento de una región específica junto con un segundo comando CalcMotionGradient, y crea un historial de movimiento y una marca de tiempo para rastrear la dirección del movimiento, devolviendo resultados en grados y registrando los cambios posteriores. El resultado final sería una suma de la orientación original y los ángulos de cambio. Al leer y escribir archivos de imagen y forzarlos a una imagen en color de tres canales, los archivos se pueden modificar, acceder directa e indirectamente y convertirlos en imágenes en escala de grises o imágenes en bytes en color.
El flujo óptico de las imágenes se puede dirigir mediante el seguimiento de coincidencia de bloques, y cada píxel se calcula y se instruye en el flujo. Es posible la asignación y liberación de imágenes para imágenes de byte de un canal o imágenes flotantes de tres canales para establecer una región de interés o clonar una imagen. OpenCV permite la captura de imágenes de cuadros de una secuencia de video desde un archivo de varias cámaras simultáneamente al tomar una imagen de cada una y luego recuperarlas de todas, para crear y editar nuevos flujos de video.
El seguimiento facial de OpenCV se realiza mediante sus funciones Camshift. Esta función implementa un algoritmo de seguimiento de objetos, encuentra el centro del objeto, crea un histograma de color, calcula la probabilidad facial, luego cambia la ubicación del rectángulo de la cara en cada cuadro de video y realiza ajustes calculando el tamaño y el ángulo. Concentra los píxeles más brillantes sobre la cara centrada y usa la escala para adaptarse a caras más pequeñas en cuadros posteriores si la imagen se retira.
Las capacidades de seguimiento de OpenCV se utilizan en muchas aplicaciones. Desde el reconocimiento facial hasta el reconocimiento de gestos, la robótica móvil, los programas de interacción humano-computadora y la estereopsis, que crea la percepción de la profundidad de la visión estéreo mediante el uso de dos cámaras, haciendo uso de objetos, color y seguimiento de movimiento. OpenCV también tiene bibliotecas estadísticas de aprendizaje automático que contienen módulos de aprendizaje de árbol de decisión, algoritmos de seguimiento de maximización de expectativas, árboles de aumento de gradiente y módulos de funcionamiento de redes neuronales artificiales.