Açık Kaynaklı Bilgisayarla Görme Kütüphanesi, gerçek zamanlı bilgisayarla görülebilen görüntü işleme ve OpenCV izlemesinde platformlar arası kullanım için bir programlama fonksiyon kütüphanesi ve açık kaynak araç seti olan OpenCV'nin tam adıdır. 21. yüzyılın başlarında geliştirilen, başlangıçta üç boyutlu (3-D) ekran duvarları ve ışın izleme için amaçlanmıştır. Yaratıcı kodlamadan faydalanan OpenCV, başlangıçta birkaç dilde mevcut olmasına rağmen elde tutulan cihazlarda uzaktan kullanım için uyarlanabilir olmasına rağmen, bir C veya C ++ arayüzünde performansa göre optimize edilmiş görüntü tabanlı kod geliştiricileri için bir çerçeve sunabilir. Diğer fonksiyonların yanı sıra gerçek zamanlı video yakalama, temel video yapılandırmaları, nesne algılama ve hareket ve renk izleme özelliklerine sahiptir. OpenCV, kamera kalibrasyonlarını bulup izleyebildiği ve video kameralarda stereo yazışma ayarlayabildiğinden kamera kalibrasyonları yapabilir.
OpenCV izleme için CalcGlobalOrientation işlevi, ikinci bir CalcMotionGradient komutuyla birlikte belirli bir bölgenin hareket yönünü hesaplar ve hareket derecesini izlemek, sonuçları derece olarak döndürmek ve sonraki vardiyaları kaydetmek için bir hareket geçmişi ve zaman damgası oluşturur. Nihai sonuç, orijinal yönelimin ve kayma açılarının toplamı olacaktır. Görüntü dosyalarının okunması ve yazılması ve üç kanallı renkli bir görüntüye zorlanması, dosyalar doğrudan ve dolaylı olarak değiştirilebilir ve gri tonlamalı görüntülere veya renkli bayt görüntülerine dönüştürülebilir.
Görüntülerin optik akışı, blok eşleştirme izlemesi ve akışta hesaplanan ve verilen her piksel aracılığıyla yönlendirilebilir. Bir ilgilenilen bölgeyi belirlemek veya bir görüntüyü klonlamak için tek kanallı bayt görüntüler veya üç kanallı yüzdürme görüntüler için görüntülerin dağıtılması ve bırakılması mümkündür. OpenCV, yeni video akışları oluşturmak ve düzenlemek için her birinden bir görüntü yakalayıp aynı anda birden fazla kameradan bir dosyadan bir video dizisinden kare görüntülerin yakalanmasını ve ardından hepsinden geri alınmasını sağlar.
Yüz OpenCV takibi, Camshift fonksiyonları ile yapılır. Bu işlev bir nesne izleme algoritması uygular, nesne merkezini bulur, renk histogramı oluşturur, yüz olasılığını hesaplar, sonra her video karesinde yüzün dikdörtgeni konumunu kaydırır ve boyut ve açıyı hesaplayarak ayarlamalar yapar. En parlak pikselleri ortalanmış yüz üzerinde yoğunlaştırır ve görüntü geri çekiliyorsa sonraki karelerdeki küçük yüzlere uyum sağlamak için ölçek kullanır.
OpenCV izleme yetenekleri birçok uygulamada kullanılmaktadır. Yüz tanımadan jest tanımaya, mobil robotik, insan-bilgisayar etkileşimi programları ve stereopsis, iki kamera kullanarak nesnelerin, renklerin ve hareket izlemenin kullanılmasıyla stereo görüş derinliği algısı yaratıyor. OpenCV ayrıca karar ağacı öğrenme modülleri, beklenti maksimizasyonu izleme algoritmaları, gradyan artırma ağaçları ve yapay sinir ağları işleyen modülleri içeren istatistiksel makine öğrenme kütüphanelerine sahiptir.
