• 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
    • HOME AUTOMATION
    • Dân dụng
    • Công nghiệp
    • Đồng hồ
      • Clocks
      • Nixie Clock
      • Gixie Clock
      • Lixie Clock
      • Scope Clock
  • KIẾN THỨC CĂN BẢN
    • Điện tử cơ bản
    • Điện tử số
    • PCB
    • Nixie Tube
    • Raspberry Pi
    • Vi điều khiển
    • Arduino
    • IN 3D
  • DOWNLOAD
    • 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

03/10/2019 by admin 1 Bình luận

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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
$ 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

1
2
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

1
2
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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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…

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
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

Đánh giá bài viết

You May Also Like

Mạch Arduino Uno là gì ?
Mạch Arduino Uno là gì ?
Lập trình Arduino là gì? Nền tảng lập trình đơn giản nhất hiện nay
Lập trình Arduino là gì? Nền tảng lập trình đơn giản nhất hiện nay
YOLO bản fork ngon hơn bản chính chủ, hỗ trợ OpenCV 4.x
YOLO bản fork ngon hơn bản chính chủ, hỗ trợ OpenCV 4.x

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

Bài viết trước « YOLO bản fork ngon hơn bản chính chủ, hỗ trợ OpenCV 4.x
Bài viết sau Tài liệu giáo trình Altium – Tập 2 »

Reader Interactions

Sidebar chính

NHẬN BÀI VIẾT QUA EMAIL

Hãy đăng ký ngay để là người đầu tiên nhận được thông báo qua email mỗi khi chúng tôi có bài viết mới!

Theo dõi qua mạng xã hội

  • Facebook
  • RSS

Bạn đang tìm gì?

Bài viết mới nhất

Lược Sử In 3D: Từ Những Hi Vọng Đầu Tiên Cho Tới Thời Đại 4.0

Lược Sử In 3D: Từ Những Hi Vọng Đầu Tiên Cho Tới Thời Đại 4.0

19/04/2021

In 3D Là Gì Và Máy In 3D Hoạt Động Ra Sao?

In 3D Là Gì Và Máy In 3D Hoạt Động Ra Sao?

19/04/2021

Mạch LED DANCE ver1 - LED nháy theo nhạc bằng matrix 8x16

Mạch LED DANCE ver1 – LED nháy theo nhạc bằng matrix 8×16

18/04/2021

Làm ampli cực hot với ic ổn áp LM317

Làm ampli cực hot với ic ổn áp LM317

16/04/2021

Nháy theo nhạc sử dụng STM8S hiển thị VFD - Audio spectrum analyzer

Nháy theo nhạc sử dụng STM8S hiển thị VFD – Audio spectrum analyzer

16/04/2021

Zalo hỏi đáp 24/7

Chuyên mục

  • DỰ ÁN & MẠCH ĐIỆN (226)
    • Công nghiệp (16)
    • Dân dụng (28)
    • Điện tử ứng dụng (171)
      • Audio / Amplifiers (34)
      • Biến đổi AC và DC (23)
      • Cảm biến (41)
      • Động cơ bước (6)
      • Kiểm thử và đo đạc (23)
      • LCD (12)
      • LED (19)
      • Mạch linh tinh (27)
      • Nguồn điện (39)
      • Pin sạc/Acquy và mạch sạc (22)
      • RF – FM (3)
      • Robotic (2)
    • Đồng hồ (6)
      • Clocks (3)
      • Nixie Clock (3)
    • HOME AUTOMATION (25)
    • Lập trình (74)
      • ARDUINO PROJECT (34)
      • ESP32 PROJECT (1)
      • ESP8266 PROJECT (25)
      • RASPBERRY PI PROJECT (7)
      • Vi điều khiển (11)
  • Kiến thức căn bản (147)
    • Arduino (35)
    • Điện tử cơ bản (70)
    • Điện tử số (7)
    • IN 3D (9)
    • Nixie Tube (13)
    • PCB (12)
    • Raspberry Pi (9)
    • Vi điều khiển (5)

Footer

Bài viết mới nhất

  • Lược Sử In 3D: Từ Những Hi Vọng Đầu Tiên Cho Tới Thời Đại 4.0
  • In 3D Là Gì Và Máy In 3D Hoạt Động Ra Sao?
  • Mạch LED DANCE ver1 – LED nháy theo nhạc bằng matrix 8×16
  • Làm ampli cực hot với ic ổn áp LM317
  • Nháy theo nhạc sử dụng STM8S hiển thị VFD – Audio spectrum analyzer
  • Module Zigbee CC2530

Bình luận mới nhất

  • Trung trong Cách thay thế transistor tương đương
  • admin trong Nguyên lý cảm biến siêu âm chống nước JSN-SR04T và sơ đồ mạch
  • DooSeop Eom trong Nguyên lý cảm biến siêu âm chống nước JSN-SR04T và sơ đồ mạch
  • admin trong Mạch điều khiển đèn tự động dùng quang trở và 555

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.