Configurer les systèmes Linux pour prendre en charge le traitement d'images en temps réel et le développement de vision par ordinateur

Configurer le système Linux pour prendre en charge le traitement d'images en temps réel et le développement de la vision par ordinateur

Introduction :
La vision par ordinateur, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, a connu un développement considérable dans divers domaines ces dernières années. Le traitement d'images en temps réel et le développement de vision par ordinateur nécessitent une plate-forme puissante pour les prendre en charge, et le système Linux, en tant que système d'exploitation gratuit, ouvert et puissant, est devenu le premier choix des développeurs. Cet article présentera comment configurer un système Linux pour prendre en charge le traitement d'images en temps réel et le développement de vision par ordinateur, et fournira des exemples de code pour référence aux lecteurs.

1. Installez le système Linux :
Tout d'abord, nous devons choisir une distribution Linux appropriée et l'installer. Les distributions Linux courantes incluent Ubuntu, CentOS, Fedora, etc. Nous pouvons en choisir une en fonction de nos besoins et préférences.

2. Installez les bibliothèques et les outils dépendants nécessaires :
Avant de commencer le traitement d'images en temps réel et le développement de la vision par ordinateur, nous devons installer certaines bibliothèques et outils dépendants nécessaires. Voici quelques bibliothèques et outils dépendants couramment utilisés que les lecteurs peuvent installer en fonction de leurs propres besoins.

1. OpenCV : OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit une multitude d'algorithmes de traitement d'images et de vision par ordinateur. Nous pouvons installer OpenCV via la commande suivante :

sudo apt-get install libopencv-dev

2. NumPy : NumPy est une bibliothèque de calcul scientifique en langage Python, fournissant des opérations de tableaux et de matrices multidimensionnelles hautes performances. Nous pouvons installer NumPy via la commande suivante :

sudo apt-get install python-numpy

3. cmake : cmake est un outil de construction automatisé multiplateforme, nous pouvons l'utiliser pour compiler et installer certaines bibliothèques qui nécessitent une compilation manuelle. Nous pouvons installer cmake via la commande suivante :

sudo apt-get install cmake

3. Configurez l'environnement de développement :
Avant de configurer l'environnement de développement, nous devons déterminer le langage de développement que nous utilisons. Les langages courants de développement de vision par ordinateur incluent C++ et Python. Nous pouvons en choisir un en fonction de nos préférences et de notre familiarité.

1. Configuration de l'environnement de développement C++ :
   Si nous choisissons d'utiliser C++ pour le développement, nous devons installer un compilateur C++ et un environnement de développement intégré (IDE). Les compilateurs C++ couramment utilisés incluent GCC et Clang, et les IDE couramment utilisés incluent Code::Blocks, Eclipse, etc. Nous pouvons installer le compilateur GCC via la commande suivante :

sudo apt-get install g++

2. Configuration de l'environnement de développement Python :
   Si nous choisissons d'utiliser Python pour le développement, nous devons installer un interpréteur Python et un environnement de développement Python. Les interpréteurs Python couramment utilisés incluent Python 2 et Python 3. Nous pouvons en choisir un en fonction de nos besoins. Les environnements de développement Python couramment utilisés incluent PyCharm, Jupyter Notebook, etc. Nous pouvons installer l'interpréteur Python et l'outil de gestion de paquets pip via la commande suivante :

sudo apt-get install python python-pip

Ensuite, nous pouvons utiliser pip pour installer certaines bibliothèques Python couramment utilisées, telles que :

pip install numpy opencv-python

4. Exemple de code :
Après avoir terminé ce qui précède configuration , nous pouvons utiliser les exemples de code suivants pour le traitement d'images en temps réel et le développement de vision par ordinateur.

Exemple de code C++ :

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open camera" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {
        cv::imshow("Camera", frame);
        if (cv::waitKey(30) == 'q') {
            break;
        }
    }
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

Exemple de code Python :

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("Failed to open camera")
    exit(1)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Failed to read frame")
        break

    cv2.imshow("Camera", frame)

    if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

L'exemple de code ci-dessus utilise la bibliothèque OpenCV pour ouvrir la caméra en temps réel et afficher l'image capturée par la caméra, et quitter le programme si la touche "q" sur le clavier est enfoncé.

Conclusion : 
Avec la configuration et les exemples de code ci-dessus, nous pouvons implémenter avec succès le traitement d'images en temps réel et le développement de vision par ordinateur sur les systèmes Linux. Les lecteurs peuvent apprendre et explorer davantage d’algorithmes et de technologies de vision par ordinateur en fonction de leurs propres besoins et intérêts.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!