• HOME
  • DỰ ÁN & MẠCH ĐIỆN
    • Lập trình
      • ARDUINO PROJECT
      • ESP8266 PROJECT
      • ESP32 PROJECT
      • RASPBERRY PI PROJECT
      • Vi điều khiển
    • Điện tử ứng dụng
      • Audio / Amplifiers
      • Nguồn điện
      • Pin sạc/Acquy và mạch sạc
      • Biến đổi AC và DC
      • Robotic
      • Cảm biến
      • LED
      • LCD
      • Động cơ bước
      • Mạch linh tinh
      • Test & Measurement
      • RF – FM
    • Nixie Clock
    • HOME AUTOMATION
    • Dân dụng
    • Công nghiệp
  • KIẾN THỨC CĂN BẢN
    • Điện tử cơ bản
    • Điện tử số
    • PCB
    • Nixie Tube
    • Raspberry Pi
    • Vi điều khiển
    • Arduino
    • IN 3D
  • DOWNLOAD
    • Phần mềm điện tử
    • Giáo trình
      • Giáo trình Điện – Điện tử
      • Giáo trình Tự Động Hóa
      • Giáo trình Viễn thông
    • Đề tài
      • Đề tài – Điện – Điện Tử
      • Đề tài – Tự Động Hóa
      • Đề tài – Viễn thông
    • Điện tử ứng dụng
    • Tài liệu nước ngoài
    • Hướng dẫn, sửa chữa
    • Sơ đồ, nguyên lý thiết bị
    • Tiêu chuẩn – Đo lường – Thử nghiệm
    • Datasheet
  • LIÊN HỆ
  • SẢN PHẨM

Mạch Điện Lý Thú

Sơ đồ nguyên lý, PCB, đồ án, tài liệu, DIY

Trang chủ » Kiến thức căn bản » Raspberry Pi » Cài đặt OpenCV nhanh nhất trên MacOSX để lập trình AI

Cài đặt OpenCV nhanh nhất trên MacOSX để lập trình AI

27/08/2025 by admin 1 Bình luận

Đã được đăng vào 03/10/2019 @ 15:09

Cài đặt OpenCV nhanh nhất trên MacOSX để lập trình AI

OpenCV là một thư viện xử lý ảnh viết bằng C/C++, có thể nói là chuẩn mực để ai mới nhập môn xử lý ảnh cũng phải học và dùng đến.

OpenCV có thể chạy trên nhiều hệ điều hành Win, Mac, Linux và kiến trúc vi xử lý khác nhau: Intel, ARM…

Xem thêm:

  • YOLO bản fork ngon hơn bản chính chủ, hỗ trợ OpenCV 4.x
  • Nhận dạng đối tượng trong ảnh bằng thư viện YOLO 3

Có 2 cách để cài đặt OpenCV lên một hệ điều hành:

  1. Tải mã nguồn về rồi tự build. Cách này chúng ta có thể bật, tắt tuỳ chọn để thêm bớt các chức năng phụ
  2. Tải bản binary về: đơn giản, dễ cho người mới bắt đầu

Trước tiên tôi trình bày cách 2, tải bản binary về.

Bước 1: Hãy cài đặt Home Brew . HomeBrew là trình quản lý, cài đặt thêm các gói phần mềm mã nguồn mở lên MacOSX tương tự như apt-get trong Ubuntu, Debian

Bước 2: Mở terminal gõ lệnh brew info opencv để biết phiên bản opencv sẽ cài lên máy

$ brew info opencv

opencv: stable 4.1.0 (bottled)
Open source computer vision library
https://opencv.org/
...
From: https://github.com/Homebrew/homebrew-core/blob/master/Formula/opencv.rb
==> Dependencies
Build: cmake ✔, pkg-config ✔
Required: eigen ✔, ffmpeg ✔, glog ✔, harfbuzz ✔, jpeg ✔, libpng ✔, libtiff ✔, numpy ✔, openexr ✔, python ✔, python@2 ✔, tbb ✔

Bước 3: Gõ lệnh brew install opencv

Sau bước 3 chúng ta sẽ cài đặt thư viện Python sử dụng OpenCV có tên là opencv-python. Để lập trình opencv trong Python cần chuẩn bị:

  • Python 3.7.x
  • Tạo Virtual Environment để có thể cài các gói package phiên bản khác nhau cho các dự án lập trình độc lập
  • Kích hoạt Virtual Environment

Bước 4: Cài đặt opencv-python

Nếu bạn lập trình desktop cần xem kết quả opencv xử lý thì

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

Nếu opencv xử lý âm thầm trên server không cần hiển thị giao diện thì cài

pip install opencv-python-headless
pip install opencv-contrib-python-headless

Bước 5: Kiểm tra opencv-python đã chạy ổn chưa bằng tạo một file Python chuyển đổi ảnh RGB sang màu xám

import cv2

print("OpenCV version:")
print(cv2.__version__)

img = cv2.imread("ferrario.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Over the Clouds", img)
cv2.imshow("Over the Clouds - gray", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Nhược điểm của cách cài binary biên dịch sẵn là nó không đóng gói sẵn một số thuật toán thương mại hoá.

Thử chạy đoạn lệnh Python này, bạn sẽ thấy lỗi

This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library…

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img_fname = 'ferrario1.jpg'  # assuming this is where you
# downloaded the above image
# load image
img = cv2.imread(img_fname)
if img is None:
    raise ValueError('{} is not a file'.format(img_fname))
# convert to grayscale
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# instantiate SURF
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(7000)
# compute keypoints
keypoints = surf.detect(img_gray, None)
# plot keypoints
img_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, img, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
img_keypoints_rgb = cv2.cvtColor(img_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_keypoints_rgb)
plt.show()

Nguồn: techmaster.vn

  • Chia sẻ lên Facebook
  • Chia sẻ lên Twitter
  • Chia sẻ lên LinkedIn

Thuộc chủ đề:Raspberry Pi Tag với:AI, lập trình, Mac, OpenCV, OSX

Bài viết trước « Arduino cơ bản 01 – Phần 2: Chớp tắt LED trên Arduino Uno
Bài viết sau Arduino cơ bản 06: Tạo âm thanh (Còi chip) bằng Arduino »

Reader Interactions

Để lại một bình luận Hủy

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Sidebar chính

Zalo hỏi đáp 24/7

Theo dõi qua mạng xã hội

  • Facebook

Bạn đang tìm gì?

Bài viết mới nhất

Đo khoảng cách bằng cảm biến siêu âm HC-SRF04

Đo khoảng cách bằng cảm biến siêu âm HC-SRF04

27/08/2025

Arduino cơ bản 01 - Phần 2: Chớp tắt LED trên Arduino Uno

Arduino cơ bản 01 – Phần 3: Chớp tắt LED trên Arduino Uno

27/08/2025

Điều khiển Đèn 220V bằng Realy sử dụng Arduino

Điều khiển Đèn 220V bằng Realy sử dụng Arduino

27/08/2025

Arduino cơ bản 02: Buttons and PWM

Arduino cơ bản 02: Buttons and PWM

27/08/2025

Arduino cơ bản 06: Tạo âm thanh (Còi chip) bằng Arduino

Arduino cơ bản 06: Tạo âm thanh (Còi chip) bằng Arduino

27/08/2025

Danh mục

  • DỰ ÁN & MẠCH ĐIỆN (241)
    • Công nghiệp (16)
    • Dân dụng (29)
    • Điện tử ứng dụng (178)
      • Audio / Amplifiers (34)
      • Biến đổi AC và DC (24)
      • Cảm biến (40)
      • Động cơ bước (5)
      • Kiểm thử và đo đạc (23)
      • LCD (15)
      • LED (20)
      • Mạch linh tinh (27)
      • Nguồn điện (42)
      • Pin sạc/Acquy và mạch sạc (24)
      • RF – FM (5)
      • Robotic (2)
    • HOME AUTOMATION (23)
    • Lập trình (82)
      • ARDUINO PROJECT (39)
      • ESP32 PROJECT (6)
      • ESP8266 PROJECT (17)
      • RASPBERRY PI PROJECT (9)
      • Vi điều khiển (24)
    • Nixie Clock (3)
  • Kiến thức căn bản (170)
    • Arduino (36)
    • Điện tử cơ bản (77)
    • Điện tử số (9)
    • IN 3D (9)
    • Nixie Tube (13)
    • PCB (18)
    • Raspberry Pi (10)
    • Vi điều khiển (16)

Footer

Bài viết mới nhất

  • Đo khoảng cách bằng cảm biến siêu âm HC-SRF04
  • Arduino cơ bản 01 – Phần 3: Chớp tắt LED trên Arduino Uno
  • Điều khiển Đèn 220V bằng Realy sử dụng Arduino
  • Arduino cơ bản 02: Buttons and PWM
  • Arduino cơ bản 06: Tạo âm thanh (Còi chip) bằng Arduino
  • Cài đặt OpenCV nhanh nhất trên MacOSX để lập trình AI

Bình luận mới nhất

  • Hà Thêm Phát trong Đo cuộn cảm và tần số cộng hưởng mạch LC bằng Arduino
  • Đặng phú Sơn. trong Cách thay thế transistor tương đương
  • admin trong Nguyên lý cảm biến siêu âm chống nước JSN-SR04T và sơ đồ mạch
  • Rohan trong Nguyên lý cảm biến siêu âm chống nước JSN-SR04T và sơ đồ mạch

Tìm kiếm

Tất cả nội dung trên website chỉ dùng để tham khảo. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về thông tin thành viên đăng tải lên website và xóa bài viết khi có vi phạm bản quyền tác giả.