Début avec OpenCV dans Ubuntu Top 10.Top 10

La bibliothèque de vision par ordinateur open source, ou OpenCV, est une bibliothèque de logiciels d'apprentissage automatique des utilitaires de programmation open source utilisés pour l'informatique en temps réel. Il est composé de plus de 2500 algorithmes bien optimisés utilisés pour détecter et reconnaître les visages, pour la modélisation 3D et pour se chevaucher des photos pour créer des cartes et des élévations, effectuer une analyse photométrique, un suivi de la trajectoire d'objet, un suivi de mouvement et une détection des gestes et des mouvements. Couplé à d'autres services publics, OpenCV peut même évaluer les intentions du sujet sur une photographie.

Avec un si large éventail de fonctionnalités, OpenCV a trouvé ses utilisations au fil des ans dans la technologie de reconnaissance faciale, l'imagerie médicale, la vidéo de surveillance et même dans les services commerciaux, tels que VFX et le suivi des mouvements dans l'industrie cinématographique.

Cet article fournit un tutoriel qui vous montre comment installer OpenCv 4 sur votre Ubuntu 20.40 Système et comment tirer le meilleur parti de cette bibliothèque en installant les packages les plus recommandés.

Nous commencerons par installer les dépendances OpenCV avant d'installer OpenCV.

Étape 1: Mettez à jour votre système

Tout d'abord, ouvrez le terminal et saisissez ce qui suit pour mettre à jour votre système:

$ sudo apt Update && mise à niveau

Étape 2: Télécharger des bibliothèques supplémentaires

Ensuite, demandez et installez les outils du développeur et les bibliothèques d'E / S visuelles pour afficher et modifier des fichiers d'image et vidéo. Utilisez les commandes suivantes pour le faire:

$ sudo apt install build-essentiel cmake unzip pkg-config

$ sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dv

$ sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-devv

$ sudo apt install libxvidcore-dev libx264-devv

Pour améliorer davantage OpenCV, installez les packages ci-dessous:

$ sudo apt install libatlas-bask-dev gfertran

Étape 3: Téléchargez la boîte à outils Gnome

GNOME Toolkit (GTK) est une boîte à outils de widget libre et open source qui peut être utilisée pour créer des GUIS. Tapez la commande ci-dessous pour télécharger la boîte à outils Gnome:

$ sudo apt install libgtk-3-dev

Étape 4: Installez les en-têtes de développement Python 3

Utilisez les codes suivants pour installer les en-têtes de développement Python 3:

$ sudo apt-get install python3-dev

Remarque: Si vous ne pouviez pas déjà le dire, nous effectuons l'installation avec des liaisons Python 3.

Avec les dépendances installées, nous pouvons maintenant passer au téléchargement d'OpenCV.

Étape 5: Télécharger OpenCV

Le téléchargement d'OpenCV est assez simple. Rendez-vous simplement dans votre dossier à domicile et téléchargez l'OpenCV et OpenCV_Contrib, qui est livré avec certains mods qui ajoutent à la fonctionnalité d'OpenCV. Pour ce faire, entrez ce qui suit:

$ CD ~
$ wget -o opencv.zip https: // github.com / opencv / opencv / archive / 4.0.0.zipper

$ wget -o opencv_contrib.zip https: // github.com / opencv / opencv_contrib / archive / 4.0.0.zipper

Ensuite, extraire les archives avec les commandes ci-dessous:

$ unzip opencvv.zipper

$ unzip openccv_contrib.zipper

Cette étape est facultative. Vous pouvez choisir de renommer les répertoires en entrant les commandes ci-dessous:

$ mv opencv-4.0.0 opencv

$ mv opencv_contrib-4.0.0 opencv_contrib

Étape 6: Optimiser Python 3 VE pour OpenCV

Dans cette étape, nous installerons PIP. Entrez les commandes suivantes pour le faire:

$ wget https: // bootstrap.pypa.IO / Get-Pip.py

$ sudo python3 get-pip.py

Étape 7: Habituez-vous au VE pour le développement de Python

Avec un environnement virtuel, vous pouvez travailler avec deux dépendances parallèles de la version logicielle.

Ici, nous utiliserons les packages VirtualEnv et VirtualEnvWrapper pour naviguer dans les environnements virtuels Python.

Pour installer les packages VirtualEnv et VirtualEnvWrapper et créer des VES Python avec eux, entrez ce qui suit:

$ sudo pip install virtualenv virtualvwrapper

$ sudo rm -rf ~ / get-pip.py ~ /.cache / pip

Entrez le code suivant pour ajouter votre ~ /.Fichier Bashrc:

$ echo -e "\ n # virtualenv et virtualenvwrapper" >> ~ /.bashrc

$ echo "Exporter workon_home = $ home /.virtualenvs ">> ~ /.bashrc

$ echo "Exporter virtualenvwrapper_python = / usr / bin / python3" >> ~ /.bashrc

$ echo "source / usr / local / bin / virtualvwrapper.sh ">> ~ /.bashrc

Maintenant, achetez le ~ /.Fichier Bashrc avec les suivants:

$ source ~ /.bashrc

Étape 8: Création d'un environnement virtuel

Maintenant, nous pouvons passer à la création d'un environnement virtuel OpenCv 4 + Python 3. Entrez le code suivant pour créer un environnement virtuel Python 3.

$ mkvirtualenv cv -p python3

Comme vous pouvez le voir, nous avons nommé notre ve 'cv;' Vous pouvez donner n'importe quel nom à votre VE, bien qu'il soit préférable de les garder courts et pertinents.

Nous avons créé le py3cv4 ve à utiliser avec Python 3 + OpenCV 4. Pour voir dans quoi vous êtes, entrez la commande suivante:

$ workon cv

Étape 9: Installer Numpy

Numpy est un package de bibliothèque Python qui s'ajoute en installant des fonctions mathématiques de haut niveau et en prenant en charge les tableaux et matrices multidimensionnels. Il est susceptible de vous être utile lorsque vous utilisez OpenCV, nous vous recommandons donc de l'installer. Émettez la commande suivante pour le faire:

$ pip install numpy

Étape 10: Lien OpenCV 4 avec l'environnement virtuel

Recherchez la version Python installée sur votre système en entrant ce qui suit:

$ workon cv

$ Python-Version

Maintenant que vous connaissez la version Python que vous utilisez, vous pouvez retravailler le répertoire des packages de sites.

Étape 11: Vérification de l'installation

Vous pouvez vérifier qu'OpenCV est installé correctement et fonctionnera sans problèmes en entrant la commande suivante:

$ workon cv

$ python

Cela active l'environnement virtuel et exécute l'interpréteur Python lié à la ve que vous venez d'activer.

Conclusion

Et ça à propos de l'enveloppe. Cet article a fourni une procédure pas à pas pour vous aider à faire fonctionner OpenCV sur votre système Ubuntu. Nous avons examiné diverses dépendances qui ajoutent plus de fonctionnalités à OpenCV et vous ont montré comment installer ces dépendances. Nous avons également créé un environnement virtuel Python 3 et l'avons lié à notre installation OpenCV. Après avoir suivi les étapes répertoriées dans cet article, vous auriez dû installer OpenCV avec succès sur votre Ubuntu 20.24 serveur.