OpenCVเป็นไลบรารีคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลภาพและวิดีโอแบบเรียลไทม์ รองรับการใช้งานหลากหลาย เช่น การตรวจจับวัตถุ การจดจำใบหน้า การติดตามการเคลื่อนไหว และการปรับเทียบกล้อง ในตอนแรกได้รับการพัฒนาโดย Intel ปัจจุบัน OpenCV ได้รับการดูแลโดยชุมชนขนาดใหญ่และถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในงานวิจัยทางวิชาการและโครงการใช้งานจริง

OpenCVรองรับหลายภาษาโปรแกรม เช่น C++, Python และ Java ทำให้เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่มีความชอบในการเขียนโค้ดที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ยังสามารถผสานงานกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างระบบที่ซับซ้อนสำหรับหุ่นยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องได้

OpenCVทำงานข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึง Windows, macOS และ Linux โดยมีชุดอัลกอริทึมและเครื่องมือที่พร้อมใช้งานซึ่งช่วยให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้น ตั้งแต่การกรองภาพไปจนถึงการตรวจจับขอบเขต ไลบรารีนี้มอบโซลูชันที่เชื่อถือได้สำหรับงานประมวลผลภาพหลากหลายรูปแบบ

เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์OpenCVทำหน้าที่เป็นแหล่งเรียนรู้รวมถึงเป็นฐานในการพัฒนาโครงการ ลักษณะที่เปิดกว้างช่วยส่งเสริมการทดลองและความร่วมมือ ซึ่งมีส่วนช่วยในการเติบโตของวงการ computer vision เอกสารประกอบที่ครอบคลุมและการสนับสนุนจากชุมชนยังช่วยให้การเรียนรู้และการนำไปใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

คุณสมบัติหลัก:

• การประมวลผลภาพแบบครบวงจร: มีเครื่องมือสำหรับการกรอง การแปลง การแปลงค่าสี การตรวจจับขอบ และอื่นๆ
• อัลกอริทึม Computer Vision: รองรับการตรวจจับใบหน้า การติดตามวัตถุ การวิเคราะห์การเคลื่อนไหว และการปรับเทียบกล้อง
• โมดูล Machine Learning: รวมเครื่องมือสำหรับการจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม การถดถอย และการผสานรวมโมเดล Deep Learning
• การวิเคราะห์วิดีโอ: รองรับการลบพื้นหลัง, การไหลเชิงแสง (optical flow), และการทำให้วิดีโอนิ่ง (video stabilization)
• แกนหลัก C++ ประสิทธิภาพสูง: สร้างขึ้นเพื่อความเร็วด้วยโค้ด C++ ดั้งเดิมที่ได้รับการปรับแต่งอย่างดี และรองรับการเร่งความเร็วด้วย GPU ผ่าน CUDA หรือ OpenCL ตามต้องการ
• เข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม: สามารถทำงานบน Windows, Linux, macOS, Android และ iOS
• รองรับหลายภาษา: ให้บริการ API ใน Python, Java, C++ และอื่น ๆ
• การทำงานแบบเรียลไทม์: ถูกออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์โดยใช้หน่วยความจำและความเร็วในการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ
• การรวมเข้ากับกรอบการทำงาน Deep Learning: รองรับ TensorFlow, PyTorch และโมเดล ONNX
• รองรับกล้องและเซ็นเซอร์: ให้การเข้าถึงเว็บแคม กล้องภายนอก และไฟล์วิดีโอโดยตรงสำหรับการป้อนข้อมูลแบบเรียลไทม์
• โครงสร้างแบบโมดูลาร์: ช่วยให้สามารถเลือกเพิ่มคุณสมบัติเฉพาะที่ต้องการ ลดการใช้งานทรัพยากรในแอปพลิเคชันเฉพาะเจาะจง
• มีชุมชนขนาดใหญ่และเอกสารคู่มือที่ครอบคลุม: ได้รับการสนับสนุนโดยชุมชนนักพัฒนาจำนวนมาก พร้อมทั้งบทช่วยสอนและการสนับสนุนที่ครบถ้วน