[Opencv Là Gì?] Những Thông Tin Về Opencv Có Thể Bạn Chưa Biết!

1. Tìm hiểu về thuật ngữ opencv là gì?

Opencv hiểu một cách đơn giản nhất chính là thư viện nguồn mở và được sử dụng phổ biến hàng đầu cho Computer Vision, Machine Learning và đến nay có thêm tính năng làm tăng tốc GPU cho các hoạt động dựa theo real time. Dự án về opencv này được bắt đầu thực hiện vào năm 1999 tại Intel bởi Gary Bradsky.

Thư viện nguồn mở opencv này được phát hành theo giấy phép BSD, chính bởi vậy mà nó được miễn phí hoàn toàn cho các hoạt động học tập, đồng thời cũng vẫn được sử dụng với mục đích thương mại khác. Hiện nay, opencv có trên các giao diện lập trình khác nhau như là Python, C, C++, Java,… và nó có thể hỗ trợ được cho các hệ điều hành bao gồm Linux, Windows, iOS, OS, Android. Ứng dụng opencv này được thiết kế nhằm mục đích hỗ trợ cho quá trình tính toán, chuyên dùng cho các ứng dụng thời gian thực được hiệu quả nhất. Riêng đối với C/C++ tối ưu thì opencv có thể tận dụng được các bộ xử lý đa lõi và mang đến kết quả đáng bất ngờ.

Cũng chính bởi những tiện ích trên mà opencv hiện đang có 1 cộng đồng người dùng vô cùng lớn, hoạt động hùng hậu trên toàn thế giới, nhu cầu sử dụng opencv cũng ngày càng có xu hướng tăng lên mạnh mẽ khi con người đang chạy đua về việc sử dụng Computer Vision, đặc biệt là các công ty chuyên về công nghệ.

2. Cộng đồng phát triển OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) được hỗ trợ trên nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như C++, Python, Java và MATLAB. Điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng ứng dụng OpenCV trong nhiều môi trường khác nhau, phù hợp với sở thích và yêu cầu riêng biệt của từng dự án.

Trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh, OpenCV là một trong những thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất. Cộng đồng OpenCV phát triển nhanh chóng với hàng ngàn thành viên tích cực, bao gồm các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia trong ngành công nghiệp.

Đặc biệt, cộng đồng này còn cung cấp nguồn tài liệu phong phú, các hướng dẫn chi tiết cùng mã nguồn mở, hỗ trợ người dùng học tập và áp dụng OpenCV hiệu quả hơn. Ngoài ra, nhiều diễn đàn, nhóm trao đổi và sự kiện cộng đồng liên quan đến OpenCV được tổ chức thường xuyên, tạo điều kiện để người dùng cùng nhau chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm trong việc sử dụng thư viện xử lý ảnh và Machine Learning này.

Việc làm lập trình c

3. Những tính năng nổi bật của opencv

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) được tổ chức thành nhiều mô-đun OpenCV khác nhau, mỗi mô-đun đảm nhận các nhiệm vụ riêng biệt nhưng phối hợp chặt chẽ để xử lý các tác vụ phức tạp trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh. Dưới đây là các module quan trọng và tính năng nổi bật của chúng:

- Core (core): Là module nền tảng cơ bản của OpenCV, cung cấp các cấu trúc dữ liệu thiết yếu và các chức năng quan trọng như tính toán ma trận và xử lý số học – những thành phần không thể thiếu với tất cả các module còn lại.

- Image Processing (imgproc): Đây là module xử lý ảnh chính của OpenCV, chuyên thực hiện các phép biến đổi hình ảnh như lọc ảnh, biến đổi hình học, chuyển đổi không gian màu và phân tích biểu đồ. Đây cũng là module trọng yếu nhất trong thư viện xử lý ảnh và Machine Learning này.

- Video Analysis (video): Module này hỗ trợ các thuật toán phân tích video như ước tính chuyển động, tách nền và theo dõi đối tượng trong các đoạn video – rất quan trọng trong các ứng dụng real-time.

- Camera Calibration and 3D Reconstruction (calib3d): Chứa các thuật toán hiệu chuẩn máy ảnh và tái tạo 3D từ ảnh 2D, bao gồm hiệu chuẩn camera đơn và stereo, dự đoán hình dáng đối tượng, cùng các thuật toán Stereo Correspondence.

- 2D Features Framework (features2d): Hỗ trợ phát hiện, mô tả và đối sánh các đặc trưng 2D trong ảnh bằng các thuật toán nổi tiếng như SIFT, SURF, ORB, giúp nâng cao hiệu quả nhận dạng và phân tích ảnh.

- Object Detection (objdetect): Module chuyên phát hiện đối tượng trong ảnh hoặc video, đặc biệt là nhận diện khuôn mặt và các đối tượng khác thông qua các hàm được định nghĩa sẵn, ứng dụng phổ biến trong các hệ thống giám sát và an ninh.

- High-level GUI (highgui): Cung cấp các công cụ giao diện người dùng đơn giản, hỗ trợ hiển thị ảnh và video, cũng như tạo giao diện tương tác cơ bản cho các ứng dụng sử dụng OpenCV.

- Video I/O (videoio): Hỗ trợ nhập và xuất video từ các thiết bị như camera hoặc các nguồn video trực tuyến, đồng thời tương thích với nhiều định dạng video phổ biến như AVI, MP4.

4. Các thuật toán chính được sử dụng trong OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) nổi bật với khả năng thực hiện nhiều tác vụ trong xử lý ảnh và thị giác máy tính như phân loại hình ảnh, phát hiện và phân đoạn đối tượng, trích xuất đặc điểm và nhận dạng chữ viết tay. Điều này được hỗ trợ bởi bộ hơn 2500 thuật toán xử lý ảnh và Machine Learning đã được tối ưu hóa trong thư viện.

Một số thuật toán phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong OpenCV bao gồm:

- Support Vector Machines (SVM) và K-Nearest Neighbors (KNN): Đây là hai thuật toán kinh điển trong phân loại và nhận dạng mẫu, thường được dùng trong các bài toán như nhận diện chữ viết tay, phân loại khuôn mặt và nhiều nhiệm vụ xử lý ảnh khác.

- Cây Quyết Định (Decision Trees): Thuật toán này thường được kết hợp với các phương pháp học máy nâng cao như Random Forest hoặc Gradient Boosting để nâng cao hiệu quả, đặc biệt hiệu quả trong các bài toán phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh.

- Deep Learning: OpenCV tích hợp và hỗ trợ triển khai các mô hình học sâu (Deep Learning) thông qua các framework phổ biến như TensorFlow và PyTorch. Điều này giúp thư viện xử lý ảnh và video thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận diện đối tượng, phân loại và phân đoạn ảnh với độ chính xác cao.

- YOLO (You Only Look Once): Là thuật toán phát hiện đối tượng nổi bật được ứng dụng trong OpenCV để nhận diện đồng thời nhiều đối tượng trong một khung hình duy nhất với tốc độ real-time, rất phù hợp cho các hệ thống giám sát, xe tự lái và robot.

5. Opencv được ứng dụng trong các lĩnh vực như thế nào?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở nổi tiếng, cung cấp rất nhiều công cụ mạnh mẽ để xử lý ảnh và video, đồng thời tích hợp các thuật toán Machine Learning tiên tiến. Nhờ sự đa dạng và linh hoạt, OpenCV được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực thực tế.

5.1. Phân tích đặc trưng 2D và 3D

OpenCV cung cấp các công cụ phân tích đặc trưng 2D và 3D trong hình ảnh và video như so khớp hình ảnh, theo dõi đối tượng, và ứng dụng trong thực tế ảo (AR). Ví dụ, thư viện xử lý ảnh và Machine Learning này có thể phát hiện và so khớp các đặc điểm chính trong ảnh để tạo ra ảnh toàn cảnh (panorama). Ngoài ra, khi kết hợp với các thư viện như OpenMVG, COLMAP hoặc thư viện Structure from Motion (SfM), OpenCV còn hỗ trợ tái tạo ảnh 3D một cách hiệu quả.

5.2. Nhận diện khuôn mặt và mở khóa thiết bị

Một ứng dụng phổ biến của OpenCV là nhận diện khuôn mặt trong các hệ thống bảo mật hiện đại. Nhờ các thuật toán xử lý ảnh và video trong OpenCV, công nghệ này được dùng để mở khóa điện thoại thông minh hoặc cấp quyền truy cập an toàn bằng cách nhận diện khuôn mặt người dùng, góp phần nâng cao trải nghiệm và bảo mật.

5.3. Nhận diện cử chỉ và tương tác giữa người và máy tính

OpenCV hỗ trợ phát triển các hệ thống nhận diện cử chỉ, cho phép tương tác giữa người và máy tính thông qua chuyển động tay và cử chỉ. Công nghệ này phổ biến trong các ứng dụng trò chơi, thực tế ảo (VR) và thiết bị tương tác. Ví dụ, webcam có thể theo dõi chuyển động tay nhờ tích hợp OpenCV GPU acceleration để xử lý hình ảnh nhanh chóng, giúp người dùng điều khiển các thao tác trên màn hình mà không cần thiết bị ngoại vi.

5.4. Hiểu chuyển động và phát hiện đối tượng

Với các thuật toán như “Background Subtraction”, Optical Flow, cùng sự hỗ trợ của OpenCV với các ngôn ngữ Python, C++, Java, C, các hệ thống giám sát, xe tự lái và robot có thể dễ dàng nhận diện chuyển động và phát hiện đối tượng. OpenCV được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng real-time nhờ khả năng xử lý nhanh và chính xác trên nhiều nền tảng như Windows, Linux, macOS, Android, iOS.

5.5. Tạo hiệu ứng 3D và độ sâu

OpenCV hỗ trợ các kỹ thuật tạo hiệu ứng 3D và ước lượng độ sâu từ ảnh stereo với các thuật toán như StereoBM và StereoSGBM. Mặc dù vậy, để xây dựng đồ họa 3D phức tạp, OpenCV thường được kết hợp với các công cụ chuyên biệt như OpenGL hoặc Unreal Engine. Sự tích hợp giữa các mô-đun OpenCV và công nghệ tăng tốc phần cứng như SIMD, CUDA và OpenCL giúp tối ưu hiệu suất xử lý ảnh và video, đặc biệt trong các ứng dụng cần tốc độ cao.

Nhờ vào sự phát triển liên tục từ năm 1999, dưới sự duy trì của OpenCV Foundation cùng một cộng đồng lớn mạnh, OpenCV theo giấy phép BSD/Apache đã trở thành lựa chọn hàng đầu cho các dự án thị giác máy tính hiện đại, đem lại hiệu quả cao và dễ dàng tiếp cận.

Việc làm it phần mềm tại Hồ Chí Minh

6. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng trong OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) hỗ trợ đa dạng các ngôn ngữ lập trình, giúp nhà phát triển dễ dàng lựa chọn công cụ phù hợp với mục tiêu và yêu cầu dự án. Mỗi ngôn ngữ đều có ưu điểm riêng, từ khả năng xử lý hiệu quả đến sự tiện lợi trong phát triển ứng dụng. Dưới đây là các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng với OpenCV:

6.1. C++

C++ là ngôn ngữ chính để phát triển OpenCV và cũng là lựa chọn hàng đầu khi cần tối ưu hiệu suất xử lý. Với khả năng kiểm soát sâu về bộ nhớ và tài nguyên hệ thống, C++ rất phù hợp với các dự án đòi hỏi xử lý ảnh và video phức tạp, đặc biệt trong các ứng dụng OpenCV ứng dụng real-time. Tuy nhiên, việc lập trình bằng C++ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về ngôn ngữ và quản lý bộ nhớ.

6.2. Python

Python nổi bật trong cộng đồng lập trình nhờ cú pháp đơn giản, dễ học và phát triển nhanh. OpenCV cung cấp bindings cho Python, giúp lập trình viên dễ dàng sử dụng các API mạnh mẽ của OpenCV mà không phải quản lý bộ nhớ phức tạp. Đây là lý do Python được ưa chuộng trong lĩnh vực thị giác máy tính, Machine Learning và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, thư viện xử lý ảnh và Machine Learning OpenCV Python có hiệu suất thấp hơn so với C++, không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu xử lý tốc độ cao hoặc thời gian thực.

6.3. Java

Java là ngôn ngữ lập trình đa nền tảng, cho phép chạy ứng dụng trên nhiều hệ điều hành khác nhau mà không cần sửa đổi mã nguồn. OpenCV hỗ trợ Java, giúp phát triển các ứng dụng nhận diện hình ảnh và xử lý video dễ dàng hơn trên nền tảng đa dạng. Tuy nhiên, hiệu suất của Java thường không cao bằng C++, nên không được khuyến khích trong các dự án cần xử lý ảnh nặng hoặc real-time.

6.4. C#

Ngôn ngữ C# có thể sử dụng OpenCV thông qua thư viện EmguCV – một wrapper phổ biến giúp tích hợp OpenCV vào các ứng dụng .NET. Tuy nhiên, việc sử dụng EmguCV yêu cầu đóng gói đầy đủ các file DLL, làm tăng kích thước ứng dụng. C# phù hợp cho các dự án ưu tiên giao diện người dùng (UX/UI) và phát triển nhanh, nhưng nếu cần tính toán hiệu suất cao, C++ vẫn là lựa chọn tốt hơn.

Nhờ hỗ trợ đa ngôn ngữ và khả năng tăng tốc xử lý nhờ OpenCV GPU acceleration cùng các công nghệ như SIMD, CUDA, OpenCL, OpenCV trở thành Computer Vision Library miễn phí được nhiều nhà phát triển tin dùng trên các nền tảng như Windows, Linux, macOS, Android, iOS.

7. Giới thiệu các tính năng mô-đun OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một trong những thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở hàng đầu, được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và video. Với sự phát triển liên tục từ năm 1999, OpenCV đã tích hợp nhiều tính năng mạnh mẽ, hỗ trợ cả xử lý ảnh cơ bản lẫn các ứng dụng Machine Learning phức tạp.

7.1. Các tính năng chính của OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) cung cấp một bộ công cụ toàn diện, hỗ trợ nhiều tác vụ xử lý ảnh và thị giác máy tính khác nhau. Dưới đây là những tính năng nổi bật của OpenCV:

- Xử lý ảnh cơ bản: OpenCV cung cấp đầy đủ các công cụ để đọc, ghi và xử lý ảnh. Các thao tác bao gồm điều chỉnh ánh sáng, màu sắc, xử lý histogram và cắt ghép ảnh giúp chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu hình ảnh.

- Nhận diện và theo dõi đối tượng: Với các thuật toán tiên tiến, OpenCV cho phép phát hiện khuôn mặt, nhận diện và theo dõi vật thể trong ảnh và video. Điều này giúp ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như bảo mật, giám sát và tương tác người-máy.

- Xử lý ảnh nâng cao: OpenCV hỗ trợ các thao tác biến đổi hình thái học, lọc ảnh, chuyển đổi không gian màu và cân bằng histogram, nhằm nâng cao chất lượng và độ chính xác của hình ảnh trong các dự án phức tạp.

- Xử lý video: Thư viện tích hợp các công cụ phân tích chuyển động, theo dõi đối tượng và xử lý dữ liệu video. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các ứng dụng video real-time với hiệu suất cao.

- Máy học và nhận biết: OpenCV bao gồm nhiều thuật toán Machine Learning như Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Trees, đồng thời hỗ trợ tích hợp các mô hình Deep Learning từ các framework phổ biến như TensorFlow và PyTorch.

- Xử lý ảnh y khoa và các biểu đồ: Ngoài các ứng dụng phổ biến, OpenCV còn được sử dụng trong lĩnh vực xử lý ảnh y khoa, ảnh hàng không và các loại ảnh chuyên biệt khác nhờ các công cụ phân tích chuyên sâu.

- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: OpenCV tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như C++, Python, Java và MATLAB, giúp phát triển đa nền tảng và linh hoạt cho nhiều loại dự án khác nhau.

7.2. Phân loại các mô-đun phổ biến trong OpenCV

OpenCV được xây dựng theo cấu trúc mô-đun, mỗi mô-đun đảm nhận một chức năng riêng biệt nhưng bổ trợ cho nhau để xử lý các tác vụ phức tạp trong thị giác máy tính:

- Core: Đây là mô-đun cơ bản nhất, chứa các cấu trúc dữ liệu như ma trận ảnh (Mat), điểm ảnh (Point), kích thước (Size), hình chữ nhật (Rect) cùng các hàm xử lý ma trận và điểm ảnh. Mô-đun này cung cấp nền tảng cho tất cả các mô-đun khác.

- Imgproc: Mô-đun xử lý ảnh (Image Processing) với các hàm như lọc ảnh, biến đổi hình thái học, chuyển đổi không gian màu, làm mờ, làm sắc nét, cân bằng histogram, cắt ảnh, so sánh hình ảnh, rất quan trọng trong thư viện xử lý ảnh và Machine Learning của OpenCV.

- Video: Hỗ trợ các thuật toán và công cụ làm việc với dữ liệu video như theo dõi đối tượng, phát hiện chuyển động, tạo video từ ảnh và phân tích hành vi trong video.

- Features2d: Mô-đun phát hiện và mô tả đặc trưng 2D trên ảnh, sử dụng các thuật toán nổi tiếng như SIFT, SURF, ORB để tìm keypoint và tính toán descriptor phục vụ cho nhận dạng hình ảnh và đối sánh.

- Objdetect: Chuyên dùng cho việc phát hiện và theo dõi đối tượng trong ảnh và video, bao gồm nhận diện khuôn mặt, phát hiện chuyển động và nhiều ứng dụng an ninh khác.

Với cấu trúc mô-đun linh hoạt cùng sự hỗ trợ từ cộng đồng lớn mạnh và các công nghệ tăng tốc phần cứng như OpenCV GPU acceleration sử dụng SIMD, CUDA, OpenCL, OpenCV đã trở thành một trong những Computer Vision Library miễn phí phổ biến nhất hiện nay, hỗ trợ trên các nền tảng Windows, Linux, macOS, Android, iOS.

8. Những thách thức khi sử dụng OpenCV

Mặc dù OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một trong những thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi, người dùng cũng cần lưu ý một số thách thức và hạn chế khi ứng dụng thư viện này trong các dự án của mình:

8.1. Độ phức tạp cao

Với hàng loạt thuật toán xử lý ảnh và video trong OpenCV cùng nhiều mô-đun chức năng đa dạng, OpenCV có thể gây choáng ngợp đối với người mới bắt đầu. Việc làm quen và hiểu sâu các tính năng này đòi hỏi thời gian và sự kiên nhẫn.

8.2. Thiếu tính năng nâng cao cho học sâu

Mặc dù OpenCV tích hợp nhiều thuật toán Machine Learning cơ bản, nhưng nó không phải là một thư viện xử lý ảnh và Machine Learning chuyên dụng cho các mô hình học sâu (Deep Learning) như TensorFlow hay PyTorch. Vì vậy, OpenCV có hạn chế trong việc đáp ứng các yêu cầu phức tạp của các dự án trí tuệ nhân tạo hiện đại.

8.3. Ngôn ngữ C++ là nền tảng chính

OpenCV chủ yếu được phát triển bằng C++, điều này đôi khi gây khó khăn cho những lập trình viên quen thuộc với các ngôn ngữ cấp cao hơn như Python, Java hoặc C#. Việc này cũng khiến quá trình quản lý bộ nhớ và xử lý tài nguyên trở nên phức tạp hơn.

8.4. Quản lý phụ thuộc phức tạp

Việc tích hợp OpenCV với các thư viện khác trong các dự án đa dạng có thể gặp phải các vấn đề về tương thích và quản lý phụ thuộc. Điều này đặc biệt phổ biến trong các hệ thống lớn hoặc khi kết hợp OpenCV với các framework học máy và thị giác máy tính khác.

8.5. Hiệu suất không tối ưu cho mọi tác vụ

Mặc dù OpenCV hỗ trợ OpenCV GPU acceleration với công nghệ SIMD, CUDA và OpenCL để tăng tốc xử lý, trong một số trường hợp đặc thù, hiệu suất của OpenCV vẫn không thể so sánh với các giải pháp mã hóa tùy chỉnh chuyên biệt.

8.6. Tài liệu và hỗ trợ hạn chế

Một số tài liệu và ví dụ hướng dẫn sử dụng OpenCV có thể đã lỗi thời hoặc chưa đầy đủ, làm khó khăn cho việc tìm kiếm thông tin chính xác và nhanh chóng, đặc biệt với người mới.

8.7.Hạn chế trong lĩnh vực học máy chuyên sâu

Dù có tích hợp Machine Learning cơ bản, OpenCV không thể thay thế các thư viện chuyên sâu như TensorFlow, PyTorch trong việc xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu phức tạp, điều này giới hạn khả năng ứng dụng trong một số lĩnh vực tiên tiến.

9. Hướng dẫn cách cài đặt opencv đơn giản nhất

9.1. Lựa chọn ngôn ngữ nào để lập trình opencv?

Trước khi cài đặt opencv, chúng ta sẽ cần phải xác định được loại ngôn ngữ mình sẽ lựa chọn để lập trình sao cho phù hợp. Hiện nay, opencv hỗ trợ rất nhiều ngôn ngữ khác nhau, mỗi loại sẽ có những đặc điểm và thế mạnh riêng. Do đó, người dùng cần lưu ý, cân nhắc cẩn thận để đưa ra được quyết định đúng đắn, phù hợp nhất.

- Ngôn ngữ lập trình C++: loại ngôn ngữ phổ biến nhất hiện nay, được nhiều người áp dụng bởi nó khá nhanh, nhiều option. Và nếu như bạn có IDE, visual studio thì C++ chính là một sự lựa chọn rất tốt. Các thiết lập của ngôn ngữ lập trình này vô cùng hữu ích cho các sản phẩm của opencv sau này mặc dù ban đầu có phần hơi phức tạp, tuy nhiên, sau này quen dần thì sẽ rất dễ sử dụng.

- Ngôn ngữ lập trình Python: đây là loại ngôn ngữ được sử dụng cũng khá nhiều nhằm mục đích là demo hay test các opencv. Ưu điểm của ngôn ngữ này đó chính là có tính ngắn gọn, ít phải thiết lập phức tạp. Ngoài ra, nếu bạn sử dụng ngôn ngữ Python thì cũng vẫn có thể code được trên nhiều hệ điều hành khác nhau.

- Android: loại ngôn ngữ có tích hợp sẵn camera rất tiện lợi, do đó có thể sẽ sớm trở thành xu hướng của opencv trong thời gian tới.

- Ngôn ngữ lập trình Java: loại ngôn ngữ được đánh giá là nhanh, đa nền tảng và nó cũng được sử dụng tương tự như ngôn ngữ C++.

- Ngôn ngữ C# mang đến các tính năng code hiện đại, tiện lợi và dễ dàng sử dụng. Bên cạnh đó, ngôn ngữ này còn có thư viện đa nền tảng đó là EmguCV có chức năng hỗ trợ trong quá trình sử dụng. Tuy nhiên, nền tảng này lại có 1 điểm trừ đó là yêu cầu người dùng phải copy toàn bộ các file*.dll của lib đính kèm với ứng dụng. Do đó, ứng dụng này sẽ khá nặng đối với một số hệ điều hành.

Như vậy, tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng cũng như tính chất của công việc, các dự án mà bạn phụ trách mà hãy đưa ra quyết định lựa chọn ngôn ngữ phù hợp nhất, mang đến hiệu quả cao trong công việc. Ví dụ như nếu bạn muốn xử lý hình ảnh thì nên chọn ngôn ngữ C++, còn muốn thiết kế UX/UI thì có thể chọn ngôn ngữ C#. Đặc biệt, với các chương trình cần demo thì nên chọn ngôn ngữ lập trình Python hoặc là Android,…

Việc làm lập trình viên

9.2. Cách cài đặt opencv đơn giản nhất, bạn đã biết?

Để có thể cài đặt được opencv, điều đầu tiên các bạn cần thực hiện đó chính là tải opencv về máy và sau đó click vào file vừa tải về, tiến hành cài đặt để thư mục xuất hiện ở ổ mà mình muốn (ở đây ví dụ là ổ E).

Tùy vào từng ngôn ngữ lập trình bạn lựa chọn mà sẽ có cách cài đặt khác nhau như sau:

- Đối với ngôn ngữ Python thì bạn sẽ tiến hành các bước gồm:

+ Sau khi đã cài đặt opencv xong, trong thư mục build của opencv, các bạn sẽ thấy thư viện của opencv đã được mở sẵn, bạn tiến hành copy file cv.pyd vào trong lib/site – packages của thư mục gốc đó của Python.

+ Thư viện opencv đối với ngôn ngữ lập trình Python sẽ sử dụng numpy và để cài đặt numpy, các bạn hãy cài đặt pip, sử dụng nó để cài numpy cho máy.

+ Tiến hành tải file get – pip.py về máy.

+ Cuối cùng là cài đặt pip, cài đặt numpy cho máy là đã hoàn thành việc cài đặt opencv cho Python.

- Cài đặt opencv đối với ngôn ngữ lập trình C++ từ Source code:

+ Đầu tiên, các bạn tải, cài đặt CMake và Mingw về máy tính của mình.

+ Đối với việc build thư viện opencv bằng source code Cmake thì tại trường “where is the source code”, các bạn sẽ chọn địa chỉ source code trong thư mục của opencv vừa cài đặt về máy, đồng thời tại trường “where to the build the binaries” sẽ sử dụng để build ở một thư mục.

+ Tiếp theo, các bạn sẽ ấn vào nút “configure” – chọn “generator” thông qua MinGw Makefiles.

+ Khi màn hình hiển thị config lên thì các bạn cần click bỏ chọn dòng enable precompiled headers và chọn vào “generate”.

+ Sau khi bạn tạo xong Cmake thì sẽ tiến hành chạy lệnh mingw32 – make từ chính thư viện MinGW vừa mới cài đặt về máy tính. Trong trường hợp vạn muốn chạy nhiều core khác nhau và tăng tốc độ thực hiện thì có thể chọn vào lệnh mingw32 – make – j4.

Một điều cần lưu ý khi gặp phải các lỗi build module videoio đó là hãy mở ngay đến file cap_dshow.cpp, thêm dòng lệnh code trên đầu của file là #define STRSAFF_NO_DEPRECATE.

Như vậy, chỉ với một vài bước khá đơn giản trên, các bạn đã có thể cài đặt xong opencv cho các ngôn ngữ lập trình của mình và áp dụng vào công việc theo nhu cầu rồi.

Việc làm

10. Học opencv ở đâu chất lượng?

Đối với opencv, các bạn có thể không cần qua các trường đại học, cao đẳng mà có thể tìm đến các trung tâm đào tạo chuyên môn hoặc cũng có thể tự học ở nhà nếu yêu thích và có cố gắng.

Cụ thể, hiện nay có rất nhiều các website, các trang blog chia sẻ về kiến thức liên quan đến opencv dành cho các bạn như là opencv webinar, documentations, issue tracking, aishack, kho tính năng opencv,…

Các bạn cũng có thể tìm đến các khóa học miễn phí, trả phí như là khóa học chính chủ opencv, khóa học udemy, datacamp, learn opencv hay pyimagesearch,… Bên cạnh đó cũng có rất nhiều tài liệu có liên quan đến opencv trên các trạng mạng mà các bạn có thể tìm hiểu thêm nếu có nhu cầu nhé!

Hy vọng bài viết của timviec365.vn đã cung cấp đến bạn đọc những thông tin hữu ích nhất, giúp các bạn có thể áp dụng một cách hiệu quả vào công việc của mình nhé!

Và nếu bạn quan tâm đến nhiều thông tin khác liên quan đến các phần mềm, ứng dụng hay ngôn ngữ lập trình trong lĩnh vực công nghệ thông tin thì đừng quên thường xuyên truy cập vào website timviec365.vn để khám phá, tìm hiểu và cập nhật nhanh nhất những thông tin mình muốn nhé!

11. Những câu hỏi thường gặp về OpenCV là gì

11.1. OpenCV là gì?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện mã nguồn mở dùng để xử lý ảnh và video, phục vụ cho các ứng dụng về thị giác máy tính (Computer Vision) và học máy (Machine Learning).

11.2. OpenCV được sử dụng cho những lĩnh vực nào?

OpenCV được ứng dụng rộng rãi trong nhận diện khuôn mặt, phát hiện vật thể, theo dõi chuyển động, xử lý video real-time, tạo mô hình 3D, và nhiều bài toán thị giác máy tính khác.

11.3. OpenCV hỗ trợ những ngôn ngữ lập trình nào?

OpenCV hỗ trợ đa ngôn ngữ phổ biến như C++, Python, Java và C#, giúp lập trình viên dễ dàng phát triển trên nhiều nền tảng.

11. 4. OpenCV có hỗ trợ trên những hệ điều hành nào?

OpenCV hoạt động trên nhiều hệ điều hành như Windows, Linux, macOS, Android và iOS.

11.5. OpenCV có miễn phí không?

Có, OpenCV là thư viện mã nguồn mở, phát hành theo giấy phép BSD và Apache, người dùng có thể sử dụng miễn phí trong các dự án cá nhân và thương mại.

11.6. Làm thế nào để bắt đầu học OpenCV?

Bạn có thể bắt đầu bằng cách cài đặt thư viện OpenCV trên ngôn ngữ bạn muốn, tìm hiểu các bài hướng dẫn cơ bản về xử lý ảnh và video, và thực hành các dự án đơn giản như nhận diện ảnh hoặc video.

11.7. OpenCV có hỗ trợ tăng tốc phần cứng không?

Có, OpenCV hỗ trợ tăng tốc nhờ sử dụng các công nghệ như SIMD, CUDA (GPU của NVIDIA) và OpenCL giúp xử lý ảnh/video nhanh hơn.