OpenCV for Mac

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) se publica bajo una licencia BSD y, por lo tanto, es gratuito para uso académico y comercial. Tiene interfaces C++, Python, y Java y admite Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android.

Fue diseñado 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 informática heterogénea subyacente.

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

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

La biblioteca tiene más de 2500 algoritmos optimizados, que incluyen un conjunto completo de algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático clásicos y de vanguardia.

Estos algoritmos se pueden usar 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 de 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 la 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 admite 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.

Se están desarrollando activamente interfaces completas de CUDA y OpenCL. Hay más de 500 algoritmos y aproximadamente 10 veces más funciones que componen o admiten esos algoritmos. Open CV está escrito nativamente en C++ y tiene una interfaz con plantillas que funciona perfectamente con contenedores STL.

Cómo usar

• Instalar Xcode y Homebrew
• Usar Homebrew para instalar Python y OpenCV
• Importar OpenCV en sus scripts de Python
• Probar OpenCV con código de ejemplo
• Usar OpenCV para el procesamiento de imágenes o videos
• Explorar las funciones de OpenCV a través de la documentación
• Crear proyectos usando módulos de OpenCV
• Actualizar OpenCV regularmente para nuevas funciones
• Usar entornos virtuales para el aislamiento de proyectos
• Depurar y optimizar con las herramientas de Xcode

Requisitos del sistema

• macOS 10.15 (Catalina) o posterior
• Xcode Command Line Tools
• Gestor de paquetes Homebrew
• Python 3.8 o posterior
• Al menos 4 GB de RAM (se recomiendan 8 GB)
• 2 GB de espacio libre en disco
• CPU Intel o Apple Silicon

VENTAJAS

• Fácil integración con Python
• Extensa biblioteca de visión artificial
• Compatibilidad multiplataforma
• Admite el procesamiento en tiempo real
• Gran apoyo 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 uso completo

También disponible: Descargar OpenCV para Windows

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse