Nếu như bạn có hứng thú muốn biết về nhận dạng khuôn mặt hoặc video stream, đến computer vision hoặc build một đường pipeline hoàn chỉnh cho việc phân loại ảnh; kiểu gì rồi cũng sẽ đụng đến OpenCV ở đâu đó trên tuyến phố học và thử. Vậy OpenCV là gì?

Sự thực là việc học về OpenCV đã từng khó khăn hơn giờ gấp 100 lần. Tài liệu thì khó tìm, chả biết đau để định hướng. Tutorial cũng tương đối khó theo và không hoàn thiện.

Tin tốt là để hiểu được OpenCV không còn quá khó khăn như vậy nữa, việc nghiên cứu OpenCV đã trở thành dễ dàng hơn nhiều. Hôm nay hãy cùng TopDev tìm hiểu những khái niệm, tính năng và phạm trù cơ bản nhất của OpenCV để hiểu hơn bạn phải làm gì tiếp thao và tìm kiếm thông tin ở đâu để nắm chắc OpenCV.

OpenCV là gì ?

Project OpenCV được bắt nguồn từ Intel năm 1999 bởi Gary Bradsky. OpenCV viết tắt cho Open Source Computer Vision Library. OpenCV là thư viện nguồn mở hàng đầu cho Computer Vision và Machine Learning, và hiện có thêm tính năng tăng tốc GPU cho những hoạt động sinh hoạt theo real-time.

OpenCV được phát hành theo giấy phép BSD (*), do đó nó miễn phí cho tất cả học tập và sử dụng với mục tiêu thương nghiệp. Nó có trên các giao diện C++, C, Python và Java và tương trợ Windows, Linux, Mac OS, iOS và Android. OpenCV được thiết kế để tương trợ hiệu quả về tính chất toán và chuyên dùng cho những ứng dụng real-time (thời kì thực). Nếu được viết trên C/C++ tối ưu, thư viện này còn có thể tận dụng được bộ xử lý đa lõi (multi-core processing).

* Giấy phép BSD: dành riêng cho những loại mã nguồn mở nhằm được chấp nhận sử dụng miễn phí và hạn chế tối đa các rào cản luật lệ thông thường. Giấy phép BSD là một giấy phép đơn giản chỉ yêu cầu tất cả những mã được cấp phép theo giấy phép BSD nếu được phân phối lại ở định dạng mã nguồn.

OpenCV có một cộng đồng người dùng khá hùng hậu hoạt động trên khắp thế giới bởi nhu cầu cần đến nó ngày càng tăng theo xu hướng chạy đua về sử dụng computer vision của tương đối nhiều đơn vị công nghệ. OpenCV hiện được ứng dụng rộng rãi toàn cầu, với cộng đồng hơn 47.000 người, với nhiều mục tiêu và tính năng khác nhau từ interactive art, đến khai thác mỏ, khai thác web map hoặc qua robotic thượng hạng.

Ứng dụng của OpenCV là gì?

OpenCV được sử dụng cho đa dạng nhiều mục tiêu và ứng dụng khác nhau gồm có [1] :

• Hình ảnh street view
• Kiểm tra và giám sát tự động hóa
• Robot và xe hơi tự lái
• Phân tích hình ảnh y khoa
• Tìm kiếm và phục hồi hình ảnh/video
• Phim – cấu trúc 3D từ chuyển động
• Nghệ thuật và thẩm mỹ sắp xếp tương tác

Tìm hiểu thêm các API hàng đầu của Computer Vision TẠI ĐÂY

Tính năng và các module phổ quát của OpenCV

Theo tính năng và ứng dụng của OpenCV, có thể chia thư viện này thánh các nhóm tính năng và module tương ứng như sau:

• Xử lý và hiển thị Hình ảnh/ Video/ I/O (core, imgproc, highgui)
• Phát hiện những vật thể (objdetect, features2d, nonfree)
• Geometry-based monocular hoặc stereo computer vision (calib3d, stitching, videostab)
• Computational photography (photo, video, superres)
• Machine learning & clustering (ml, flann)
• CUDA acceleration (gpu)

OpenCV có cấu trúc module, tức là gói gồm có một số thư viện liên kết tĩnh (static libraries) hoặc thư viện liên kết động (shared libraries). Xin phép liệt kê một số khái niệm cụ thể chi tiết các module phổ quát có sẵn [2]như sau:

• Core functionality (core) – module nhỏ gọn để xác định cấu trúc tài liệu cơ bản, gồm có mảng đa chiều dày đặc và nhiều chức năng cơ bản được sử dụng bởi tất cả những module khác.
• Image Processing (imgproc) – module xử lý hình ảnh gồm cả lọc hình ảnh tuyến tính và phi tuyến (linear and non-linear image filtering), phép chuyển đổi hình học (chỉnh size, afin và warp phối cảnh, ánh xạ lại dựa trên bảng chung), chuyển đổi không gian màu, biểu đồ, và nhiều cái khác.
• Video Analysis (video) – module phân tích video gồm có các tính năng ước tính chuyển động, tách nền, và các thuật toán theo dõi vật thể.
• Camera Calibration and 3D Reconstruction (calib3d) – thuật toán hình học đa chiều cơ bản, hiệu chuẩn máy ảnh single và stereo (single and stereo camera calibration), dự đoán mẫu mã của đối tượng người dùng (object pose estimation), thuật toán thư tín âm thanh nổi (stereo correspondence algorithms) và các yếu tố tái tạo 3D.
• 2D Features Framework (features2d) – phát hiện các đặc tính nổi trội của cục nhận diện, bộ truy xuất thông số, thông số đối lập.
• Object Detection (objdetect) – phát hiện các đối tượng người dùng và mô phỏng của tương đối nhiều hàm được khái niệm sẵn – predefined classes (vd: khuôn mặt, mắt, cốc, con người, xe hơi,…).
• High-level GUI (highgui) – giao diện dễ dùng làm thực hiện việc giao tiếp UI đơn giản.
• Video I/O (videoio) – giao diện dễ dùng làm thu và mã hóa video.
• GPU – Các thuật toán tăng tốc GPU từ các modun OpenCV khác.
• … và một số module tương trợ khác, ví dụ như FLANN và Google test wrapper, Python binding, v.v.

Chọn tiếng nói nào để lập trình OpenCV?

OpenCV ngày nay tương trợ nhiều tiếng nói, mỗi tiếng nói có thế mạnh riêng, vậy thì tùy theo nhu cầu mà chọn tiếng nói cho phù hợp.

C++: Đây là tiếng nói phổ quát nhất ngày nay vì nhanh, nhiều option, nếu khách hàng có IDE là Visual Studio quá tốt. Các thiết lập của nó rất hữu ích cho sản phẩm sau này, mặc dù ban sơ mới đụng tay khá phức tạp

Python: Tiếng nói được sử dụng nhiều để demo / test OpenCV do tính ngắn gọn, ít phải thiết lập. Gần đó, nếu dùng Python thì cũng đều có thể code được trên nhiều hệ điều hành.

Android: Hiện tích hợp sẵn camera, tiện lợi nên có thể sớm trở thành xu vị trí hướng của OpenCV

Java: Nhanh và đa nền tảng, tương tự C++

C#: Code tiện lợi, dễ dàng, có thư viện đa nền tảng là EmguCV tương trợ. Có một điểm trừ là EmguCV yêu cầu người dùng phải copy toàn bộ file *.dll của lib đi kèm với ứng dụng nên làm ứng dụng sẽ tương đối nặng.

Tùy theo nhu cầu và tính chất của công việc / dự án mà bạn hãy lựa chọn tiếng nói phù hợp. Ví dụ có thể xử lý hình ảnh bằng C++, thiết kế UX / UI thì chuyển sang C# cho dễ thiết kế. Riêng demo lớp học có thể chạy ngay bằng Python hoặc android. Tiếng nói nào cũng đều có điểm cộng điểm trừ, hãy cân nhắc tuỳ project cho phù hợp.

Cách setup OpenCV[4]

Trước hết, tải OpenCV tại địa chỉ https://opencv.org/releases.html. Ở đây, tác giả sẽ sử dụng OpenCV cho windows (Win pack)

Sau khoản thời gian tải xong, click vào file vừa tải và tiến hành tùy chỉnh. Trong ví dụ này, mình sẽ tùy chỉnh OpenCV tại ổ E

Sau khoản thời gian tùy chỉnh xong, thư mục OpenCV sẽ xuất ngày nay ổ E:

Thiết lập cấu hình OpenCV cho Python

Sau khoản thời gian tùy chỉnh xong OpenCV, trong thư mục build của openCV, thư viện OpenCV của python đã được sẵn sàng sẵn.

Copy file cv2.pyd vào trong Lib/site-packages của thư mục gốc của Python2.7

Thư viện OpenCV cho python sử dụng numpy. Để tùy chỉnh numpy, hãy tùy chỉnh pip và sử dụng pip để tùy chỉnh numpy.

Tải file get-pip.py tại địa chỉ: https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

Thiết lập cấu hình pip: python get-pip.py Thiết lập cấu hình numpy: pip install numpy

Thiết lập cấu hình OpenCV cho C++ từ Source Code

• Tải và tùy chỉnh CMake tại địa chỉ: https://cmake.org/tải về/
• Tải và tùy chỉnh Mingw tại địa chỉ: https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/

Build thư viện OpenCV từ Source Code bằng CMake

Tại trường “Where is the source code”, chọn địa chỉ source code trong thư mục OpenCV vừa tùy chỉnh là E:/opencv/sources, và trường “Where to build the binaries” tại một thư mục sẽ sử dụng để build. Ở đây mình chọn là E:/opencv/build/x86.

Sau khoản thời gian chọn xong ấn vào nút Configure. Các bạn chọn genertor bằng MinGW Makefiles Lưu ý: Khi hiển thị config lên, các bạn nhớ bỏ chọn dòng ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS

Ấn nút Generate

Sau khoản thời gian CMake tạo xong, các bạn hãy chạy lệnh mingw32-make từ thư viện MinGW vừa cài. Nếu các bạn muốn chạy nhiều core (tăng tốc thực hiện), có thể thực hiện lệnh mingw32-make -j4 (-j4 ở đây mang ý nghĩa build trên 4 core CPU)

Lưu ý: Khi gặp phải lỗi khi build module videoio, hãy mở đến file cap_dshow.cpp và thêm dòng code sau trên đầu file#define STRSAFE_NO_DEPRECATE

Tự học OpenCV ở đâu?

Không thiếu tài liệu ngon để phát động đâu! Bạn hoàn toàn có thể bắt nguồn từ các tài liệu và document chính thức từ OpenCV luôn.

1. Nếu như bạn làm trên C và C++ bạn cũng có thể follow các document sau:

• OpenCV Tutorials
• OpenCV Tutorial C++
• Forum iitk.ac.in

2. Nếu dùng Python thì tham khảo kho tài liệu này:

• OpenCV-Python Tutorials

***Tải đầy đủ file hướng dẫn ở đây: http://docs.opencv.org/opencv_tutorials.pdf

Ngoài ra, có một cuốn sách về OpenCV khá lâu rồi nhưng còn rất “ngon”: http://www.cs.haifa.ac.il/~dkeren/ip/OReilly-LearningOpenCV.pdf

Ngoài ra có rất nhiều hướng dẫn có sẵn. Giống như một tiếng nói lập trình thôi, bạn nên khai mạc viết lớp học dùng OpenCV ngay sau khi chúng ta khai mạc học. OpenCV tương trợ nhiều IDE để thao tác làm việc. Microsoft Visual Studio là tương trợ tốt nhất tốt nhất. Nhận thêm các visual studio và OpenCV và configure theo link sau:

Installing & Configuring with Visual Studio

Chúng ta cũng có thể sử dụng Code Blocks hoặc Eclipse hoặc các IDE khác cũng được nhưng Visual Studio tốt bởi vì nó là dễ sử dụng hơn và là một IDE mạnh. Viết application là việc quan trọng nhất của bất kỳ tiếng nói lập trình hoặc thư viện nào. Vì vậy, đừng chần chừ mà tìm hiểu và code luôn. Mở màn viết application ngay khi chúng ta khai mạc học. Nếu như bạn gặp bất kỳ lỗi hoặc nhầm lẫn hoặc nghi ngờ nào, có rất nhiều forum có sẵn để support cho OpenCV, nơi bạn cũng có thể làm rõ tất cả những thắc mắc:

• Forum chính thức của OpenCV
• Github OpenCV
• StackOverflow
• Forum Yahoo của OpenCV

Ngoài những cái này thì nếu khách hàng có phải thao tác làm việc về xử lý hình ảnh thì quá tốt vì từ đó bạn nhanh hiểu hơn về phương pháp và cơ chế hoạt động của OpenCV.

Một số tài nguyên bên lề cho bạn tham khảo về sau, miễn đừng lười nhé!

Website / Blog

• OpenCV Webinar: Học từ stream webinar của NVIDIA
• Documentations: File master tổng hợp document từ OpenCV
• Issue tracking: Tương trợ tracking – follow các issue trong quá trình program
• Kho tính năng OpenCV: Các tính năng bổ sung cho OpenCV
• AiShack : Giáo trình học OpenCV từ AIShack
• Thị giác máy tính: https://thigiacmaytinh.com/opencv-co-ban/ [hỗ trợ tiếng Việt]
• Vietnam Lab: https://blog.vietnamlab.vn [hỗ trợ tiếng Việt]

Khóa học (cả miễn phí & có phí)

• Chính chủ OpenCV: https://opencv.org/courses
• Udemy: Tổng hợp các khoá OpenCV từ Python, C/C#, đến những khóa cụ thể chi tiết theo mục tiêu như hình ảnh – gương mặt – video.
• Datacamp: Có một số khóa miễn phí về Face Recognition, Python có thể tham khảo.
• Learn OpenCV: Self-made blog tập trung về Face Recognition
• Pyimagesearch: Tổng hợp các khoá học từ Computer Vision, Deep Learning, và OpenCV.

Tư liệu tham khảo:

[1] https://developer.nvidia.com/opencv

[2] https://docs.opencv.org/master/

[3] https://thigiacmaytinh.com/nen-lap-trinh-opencv-bang-ngon-ngu-nao/

TopDev tổng hợp.

Có thể bạn quan tâm:

• So sánh 5 API hàng đầu của Computer Vision
• Top 20 API trong AI và Machine Learning bạn nên biết
• Tổng hợp Cheat Sheets cho AI, Neural Networks, Machine Learning và Deep Learning

Xem thêm tuyển dụng lập trình IT tiên tiến nhất trên TopDev