Categoria: OpenCV

OpenCV, acronimo di Open Source Computer Vision Library, è una libreria di programmazione open source sviluppata principalmente per l’elaborazione delle immagini e la visione artificiale. È stata originariamente sviluppata da Intel nel 1999 e, da allora, è cresciuta fino a diventare uno degli strumenti più popolari e potenti per la visione artificiale, con un’ampia adozione in ambiti che vanno dalla ricerca accademica all’industria.

L’algoritmo di Watershed è una tecnica di segmentazione delle immagini che mira a separare un’immagine in regioni o segmenti basati sulle informazioni di gradiente. Questo algoritmo è particolarmente utile in scenari in cui si desidera separare oggetti vicini o toccanti in un’immagine. L’approccio di Watershed simula l’immagine come un paesaggio topografico, dove i picchi rappresentano i massimi locali e le valli rappresentano le separazioni tra gli oggetti. L’algoritmo quindi riempie queste “vasche” con acqua, partendo dai minimi locali e unendo le vasche quando l’acqua proveniente da differenti vasche si incontra.

Tra le tecniche fondamentali dell’elaborazione delle immagini nel’Image Analysis vi è l’Image Thresholding. Questa tecnica elabora un’immagine in scala di grigi suddividendola in due aree: una bianca e una nera. Quali parti dell’immagine dovranno essere bianche o nere, dipenderanno da una serie di fattori, più o meno complessi a seconda della tecnica, tutti basati su un valore di soglia.

Se stai utilizzando OpenCV in un ambiente Python, scoprirai che la libreria matplotlib è lo strumento perfetto per la visualizzazione delle immagini prodotte durante l’attività di Image Analysis. Infatti questa libreria è molto flessibile e permette di poter effettuare delle personalizzazioni e delle modalità di visualizzazione che gli strumenti interni di OpenCV non possiedono. Vedremo con un paio di esempi come visualizzare le immagini sia singolarmente che in gruppo mediante plot e subplot.

In OpenCV, la Feature Detection (rilevamento delle caratteristiche) è una tecnica utilizzata per identificare punti chiave distintivi o caratteristiche in un’immagine. Questi punti chiave sono localmente unici e possono essere utilizzati per confrontare e corrispondere diverse immagini, facilitando operazioni come il riconoscimento di oggetti, il tracciamento del movimento, la ricostruzione 3D e altre applicazioni di visione artificiale.

Nell’Image Analysis si opera spesso sempre sulla stessa immagine mantenendola costante nella sua dimensione. Esistono però alcune elaborazioni particolari che richiedono la generazione della stessa immagine in una serie di …

L’elaborazione delle immagini è un campo cruciale in molteplici discipline, dalle applicazioni mediche all’automazione industriale. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) rappresenta un potente strumento in questo contesto, offrendo una vasta gamma di funzionalità per la manipolazione e l’analisi delle immagini. Tra le tecniche più utilizzate vi sono le trasformazioni morfologiche, che consentono di modellare la forma degli oggetti presenti in un’immagine.