OpenCV mit Python, Teil 2
12.10.2020, 00:00 Uhr
Bildinhalte erfassen
Eine der Stärken von OpenCV ist die Geschwindigkeit der eingebauten Algorithmen.
(Quelle: Autor)
Der erste Artikel über die OpenCV-Bibliothek [1] hat die einfachen Funktionen für die Bearbeitung von Bildern vorgestellt. Dazu gehören das Laden und Speichern, das Schärfen und das Transformieren von Bildinhalten. Diese Funktionalitäten sind die Grundvoraussetzungen für die weitere Bildverarbeitung, also das Ermitteln des Bildinhalts. So könnte man zum Beispiel feststellen, wie viele – und welche – Münzen auf einem Bild zu sehen sind. Oder man möchte die Schrauben und Muttern auf einem Fließband zählen. Es geht also darum, zu erkennen, was auf den Bildern abgebildet ist. Die erforderlichen Rechenalgorithmen sollen hier in diesem Artikel zumindest teilweise vorgestellt und in einfachen Szenarien angewendet werden.
OpenCV (Open Computer Vision) soll natürlich auch mit bewegten Bildern schnell und zuverlässig funktionieren. So ist es sehr interessant für das autonome Fahren, ob am Straßenrand ein Auto parkt oder ein Mensch steht, der die Straße überqueren möchte. In diesem Fall spielt dann natürlich auch die Performance der Bibliothek eine sehr große Rolle, denn eine Bildanalyse ist ziemlich sinnlos, wenn das Ergebnis erst zehn Sekunden zu spät zur Verfügung steht.
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