Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer

Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer

Pengenalan:
Penglihatan komputer, sebagai salah satu cabang penting kecerdasan buatan, telah mencapai pembangunan yang luar biasa dalam pelbagai bidang sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer memerlukan platform yang berkuasa untuk menyokongnya, dan sistem Linux, sebagai sistem pengendalian percuma, terbuka dan berkuasa, telah menjadi pilihan pertama untuk pembangun. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer, dan menyediakan contoh kod untuk rujukan pembaca.

1 Pasang sistem Linux:
Pertama, kita perlu memilih pengedaran Linux yang sesuai dan memasangnya. Pengedaran Linux biasa termasuk Ubuntu, CentOS, Fedora, dll. Kami boleh memilih salah satu daripadanya mengikut keperluan dan keutamaan kami.

2. Pasang perpustakaan dan alatan bergantung yang diperlukan:
Sebelum memulakan pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer, kami perlu memasang beberapa perpustakaan dan alatan bergantung yang diperlukan. Berikut ialah beberapa perpustakaan bergantung yang biasa digunakan dan alatan yang boleh dipasang oleh pembaca mengikut keperluan mereka sendiri.

1. OpenCV: OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang menyediakan pelbagai pemprosesan imej dan algoritma penglihatan komputer. Kami boleh memasang OpenCV melalui arahan berikut:

sudo apt-get install libopencv-dev

2. NumPy: NumPy ialah perpustakaan untuk pengkomputeran saintifik dalam bahasa Python, menyediakan operasi tatasusunan berbilang dimensi dan matriks berprestasi tinggi. Kami boleh memasang NumPy melalui arahan berikut:

sudo apt-get install python-numpy

3. cmake: cmake ialah alat binaan automatik merentas platform, kami boleh menggunakannya untuk menyusun dan memasang beberapa perpustakaan yang memerlukan penyusunan manual. Kita boleh memasang cmake melalui arahan berikut:

sudo apt-get install cmake

3. Konfigurasikan persekitaran pembangunan:
Sebelum mengkonfigurasi persekitaran pembangunan, kita perlu menentukan bahasa pembangunan yang kita gunakan. Bahasa pembangunan penglihatan komputer yang biasa termasuk C++ dan Python Kami boleh memilih salah satu daripadanya mengikut keutamaan dan kebiasaan kami.

1. Konfigurasi persekitaran pembangunan C++:
   Jika kita memilih untuk menggunakan C++ untuk pembangunan, kita perlu memasang pengkompil C++ dan persekitaran pembangunan bersepadu (IDE). Pengkompil C++ yang biasa digunakan termasuk GCC dan Clang, dan IDE yang biasa digunakan termasuk Code::Blocks, Eclipse, dsb. Kita boleh memasang pengkompil GCC melalui arahan berikut:

sudo apt-get install g++

2. Konfigurasi persekitaran pembangunan Python:
   Jika kita memilih untuk menggunakan Python untuk pembangunan, kita perlu memasang penterjemah Python dan persekitaran pembangunan Python. Jurubahasa Python yang biasa digunakan termasuk Python 2 dan Python 3. Kita boleh memilih salah satu daripadanya mengikut keperluan kita. Persekitaran pembangunan Python yang biasa digunakan termasuk PyCharm, Jupyter Notebook, dsb. Kita boleh memasang jurubahasa Python dan alat pengurusan pakej pip melalui arahan berikut:

sudo apt-get install python python-pip

Seterusnya, kita boleh menggunakan pip untuk memasang beberapa perpustakaan Python yang biasa digunakan, seperti:

pip install numpy opencv-python

4. Contoh kod:
Selepas melengkapkan perkara di atas konfigurasi , kita boleh menggunakan contoh kod berikut untuk pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer.

Kod sampel 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;
}

Kod contoh 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()

Sampel kod di atas menggunakan perpustakaan OpenCV untuk membuka kamera dalam masa nyata dan memaparkan imej yang ditangkap oleh kamera, dan keluar dari program jika kekunci "q" pada papan kekunci ditekan.

Kesimpulan:
Dengan contoh konfigurasi dan kod di atas, kami boleh berjaya melaksanakan pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer pada sistem Linux. Pembaca boleh mempelajari dan meneroka lebih banyak algoritma dan teknologi penglihatan komputer mengikut keperluan dan minat mereka sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemprosesan imej masa nyata dan pembangunan penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!