La bibliothèque Open Source Computer Vision Library, ou OpenCV si vous préférez, contient plus de 2500 algorithmes, une documentation complète et des exemples de code pour la vision par ordinateur en temps réel.
OpenCV se concentre principalement sur le traitement d'images en temps réel. En tant que tel, s'il trouve les Primitives de performance intégrées d'Intel sur le système, il utilisera ces routines commerciales optimisées pour s'accélérer.
Les supports de la bibliothèque OpenCV :
- Capture en temps réel.
- Importation de fichiers vidéo.
- Détection d'objets.
- Traitement de base de l'image : luminosité, contraste, seuil.
- Détection des taches
OpenCV peut accomplir de nombreuses tâches différentes, y compris le traitement de base des images, comme le filtrage, la morphologie, les transformations géométriques, les histogrammes et les transformations de l'espace des couleurs. Il peut également effectuer un traitement d'image avancé comme l'inpainting, la segmentation des bassins versants et des moyennes, etc. OpenCV peut également entreprendre des tâches plus complexes telles que le traitement des contours et la géométrie computationnelle, divers détecteurs et descripteurs d'objets (ceux-ci peuvent aller du simple détecteur Harris à la transformée de Hough, à la SURF ou au MSER), le suivi d'objets, le flux optique, la détection d'objets à l'aide de cascades de classificateurs de haars renforcés, l'étalonnage de caméras et les outils d'apprentissage de machines (regroupement de données et classificateurs statistiques).
L'application est multiplateforme et fonctionne sous Windows, Mac OS X, Linux, Android et iOS.
