OpenCV for Mac

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) se lanza bajo una licencia BSD y, por lo tanto, es de uso gratuito tanto para fines académicos como comerciales. Tiene interfaces C++, Python y Java y es compatible con Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android.

Fue diseñada para la eficiencia computacional y con un fuerte enfoque en aplicaciones en tiempo real. Escrita en C/C++ optimizado, la biblioteca puede aprovechar el procesamiento multinúcleo. Habilitada con OpenCL, puede aprovechar la aceleración de hardware de la plataforma de computación heterogénea subyacente.

Adoptado en todo el mundo, OpenCV para Mac tiene más de 47 mil personas en su comunidad de usuarios y un número estimado de descargas que supera los 14 millones. Su uso abarca desde el arte interactivo hasta la inspección de minas, la unión de mapas en la web o la robótica avanzada.

OpenCV para macOS (Open Source Computer Vision Library) es una biblioteca de software de visión por computadora y aprendizaje automático de código abierto. Fue creada para proporcionar una infraestructura común para aplicaciones de visión por computadora y para acelerar el uso de la percepción automática en productos comerciales. Al ser un producto con licencia BSD, facilita a las empresas el uso y la modificación del código.

La biblioteca cuenta con más de 2500 algoritmos optimizados, lo que incluye un conjunto completo de algoritmos de visión por computadora y aprendizaje automático tanto clásicos como de vanguardia.

Estos algoritmos pueden usarse para detectar y reconocer rostros, identificar objetos, clasificar acciones humanas en videos, rastrear movimientos de cámara, rastrear objetos en movimiento, extraer modelos 3D de objetos, producir nubes de puntos 3D a partir de cámaras estéreo, unir imágenes para producir una imagen de alta resolución de una escena completa, encontrar imágenes similares en una base de datos de imágenes, eliminar ojos rojos de imágenes tomadas con flash, seguir movimientos oculares, reconocer paisajes y establecer marcadores para superponerlos con realidad aumentada, etc.

Tiene más de 47 mil personas en su comunidad de usuarios y un número estimado de descargas que supera los 14 millones. La biblioteca se utiliza ampliamente en empresas, grupos de investigación y organismos gubernamentales.

Open CV tiene interfaces C++, Python, Java y MATLAB y es compatible con Windows, Linux, Android y macOS. Se inclina principalmente hacia aplicaciones de visión en tiempo real y aprovecha las instrucciones MMX y SSE cuando están disponibles.

Actualmente se están desarrollando activamente interfaces CUDA y OpenCL con todas las funciones. Hay más de 500 algoritmos y aproximadamente 10 veces más funciones que componen o soportan esos algoritmos. Open CV está escrito de forma nativa en C++ y tiene una interfaz de plantilla que funciona sin problemas con los contenedores STL.

Cómo Usar

• Instala Xcode y Homebrew
• Usa Homebrew para instalar Python y OpenCV
• Importa OpenCV en tus scripts de Python
• Prueba OpenCV con código de ejemplo
• Usa OpenCV para el procesamiento de imágenes o video
• Explora las funciones de OpenCV a través de la documentación
• Crea proyectos usando módulos de OpenCV
• Actualiza OpenCV regularmente para nuevas funciones
• Usa entornos virtuales para el aislamiento de proyectos
• Depura y optimiza con herramientas de Xcode

Requisitos del Sistema

• macOS 10.15 (Catalina) o posterior
• Herramientas de línea de comandos de Xcode
• Gestor de paquetes Homebrew
• Python 3.8 o posterior
• Al menos 4 GB de RAM (8 GB recomendados)
• 2 GB de espacio libre en disco
• CPU Intel o Apple Silicon

VENTAJAS

• Fácil integración con Python
• Amplia biblioteca de visión por computadora
• Compatibilidad multiplataforma
• Soporta procesamiento en tiempo real
• Amplio soporte de la comunidad activa

DESVENTAJAS

• Documentación específica para Mac escasa
• Problemas ocasionales de compilación o instalación
• Funciones de GUI limitadas para usuarios de Mac
• Requiere configuración manual para un uso completo

También Disponible: Descargar OpenCV para Windows

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse