Nếu bạn đang tìm hiểu về nhận dạng khuôn mặt, xử lý video trực tuyến, thị giác máy tính (computer vision) hoặc xây dựng quy trình phân loại ảnh, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp OpenCV. Vậy OpenCV là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy?
Trước đây, việc học OpenCV có thể gặp nhiều khó khăn do tài liệu hạn chế và hướng dẫn không đầy đủ. Tuy nhiên, ngày nay, việc tiếp cận và làm chủ OpenCV đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Hãy cùng Sen Tây Hồ khám phá các khái niệm cơ bản, tính năng và ứng dụng của OpenCV để bạn có thể bắt đầu hành trình chinh phục thư viện mạnh mẽ này.
Mục Lục
OpenCV Là Gì?
Logo OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu, được thiết kế cho thị giác máy tính và học máy (machine learning). Dự án OpenCV được khởi xướng bởi Intel vào năm 1999, dưới sự dẫn dắt của Gary Bradsky.
OpenCV cung cấp các tính năng tăng tốc GPU, cho phép xử lý hình ảnh và video theo thời gian thực (real-time). Thư viện này được phát hành theo giấy phép BSD, cho phép sử dụng miễn phí cho cả mục đích học tập và thương mại. OpenCV hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, C, Python và Java, đồng thời tương thích với các hệ điều hành Windows, Linux, Mac OS, iOS và Android.
Điểm mạnh của OpenCV là khả năng tính toán hiệu quả và tối ưu hóa cho các ứng dụng thời gian thực. Khi được viết bằng C/C++ tối ưu, OpenCV có thể tận dụng sức mạnh của bộ xử lý đa lõi.
Giấy phép BSD: Một loại giấy phép mã nguồn mở cho phép sử dụng, sửa đổi và phân phối lại phần mềm một cách tự do, với các hạn chế tối thiểu. Điều này thúc đẩy sự phát triển và lan tỏa của OpenCV trong cộng đồng.
Cộng đồng người dùng OpenCV trên toàn thế giới ngày càng lớn mạnh, do nhu cầu ứng dụng thị giác máy tính ngày càng tăng cao. OpenCV được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nghệ thuật tương tác đến khai thác mỏ, bản đồ web và robot học tiên tiến.
Ứng Dụng Của OpenCV
OpenCV được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Hình ảnh Street View: Xử lý và phân tích hình ảnh từ các hệ thống Street View.
- Kiểm tra và Giám sát Tự động: Phát hiện lỗi, theo dõi đối tượng và giám sát an ninh.
- Robot và Xe Hơi Tự Lái: Nhận diện môi trường, điều hướng và tránh chướng ngại vật.
- Phân Tích Hình Ảnh Y Học: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích tế bào và hình ảnh y tế.
- Tìm Kiếm và Phục Hồi Hình Ảnh/Video: Tìm kiếm hình ảnh tương tự, phục hồi ảnh cũ hoặc bị hỏng.
- Phim – Cấu Trúc 3D từ Chuyển Động: Tạo mô hình 3D từ video, phục vụ cho kỹ xảo điện ảnh.
- Nghệ Thuật Sắp Đặt Tương Tác: Tạo ra các tác phẩm nghệ thuật phản ứng với chuyển động và hành động của người xem.
Tính Năng và Các Module Phổ Biến Của OpenCV
OpenCV cung cấp một loạt các tính năng và module, có thể được chia thành các nhóm sau:
- Xử lý và Hiển thị Hình ảnh/Video/I/O (core, imgproc, highgui): Cung cấp các chức năng cơ bản để đọc, ghi, xử lý và hiển thị hình ảnh và video.
- Phát hiện các Vật thể (objdetect, features2d, nonfree): Phát hiện đối tượng, trích xuất đặc trưng và nhận dạng đối tượng.
- Geometry-based Monocular hoặc Stereo Computer Vision (calib3d, stitching, videostab): Xử lý hình ảnh 3D, hiệu chỉnh camera, tạo ảnh toàn cảnh và ổn định video.
- Computational Photography (photo, video, superres): Cải thiện chất lượng ảnh, khử nhiễu, tạo ảnh HDR và tăng độ phân giải video.
- Machine Learning & Clustering (ml, flann): Cung cấp các thuật toán học máy và phân cụm để phân loại và nhận dạng mẫu.
- CUDA Acceleration (gpu): Tăng tốc xử lý hình ảnh và video bằng GPU.
Các Module Chính của OpenCV
OpenCV có cấu trúc module, bao gồm các thư viện liên kết tĩnh hoặc động. Dưới đây là mô tả chi tiết về một số module phổ biến:
- Core Functionality (core): Module cốt lõi, định nghĩa cấu trúc dữ liệu cơ bản như mảng đa chiều và các hàm cơ bản được sử dụng bởi các module khác.
- Image Processing (imgproc): Module xử lý hình ảnh, bao gồm lọc ảnh tuyến tính và phi tuyến, biến đổi hình học, chuyển đổi không gian màu và biểu đồ.
- Video Analysis (video): Module phân tích video, bao gồm ước tính chuyển động, tách nền và theo dõi vật thể.
- Camera Calibration and 3D Reconstruction (calib3d): Module hiệu chuẩn camera đơn và stereo, ước tính dáng điệu của đối tượng và tái tạo 3D.
- 2D Features Framework (features2d): Module phát hiện các đặc tính nổi bật của ảnh.
- Object Detection (objdetect): Module phát hiện các đối tượng như khuôn mặt, mắt, cốc, con người, xe hơi.
- High-level GUI (highgui): Module cung cấp giao diện người dùng đơn giản.
- Video I/O (videoio): Module cung cấp giao diện để thu và mã hóa video.
- GPU: Module cung cấp các thuật toán tăng tốc GPU từ các module OpenCV khác.
Ngoài ra, OpenCV còn có các module hỗ trợ khác như FLANN, Google test wrapper và Python binding.
Nên Chọn Ngôn Ngữ Nào Để Lập Trình OpenCV?
OpenCV hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, mỗi ngôn ngữ có những ưu điểm riêng. Việc lựa chọn ngôn ngữ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn:
- C++: Ngôn ngữ phổ biến nhất do tốc độ, tính linh hoạt và khả năng kiểm soát phần cứng tốt. Visual Studio là một IDE tuyệt vời cho C++.
- Python: Ngôn ngữ được ưa chuộng để thử nghiệm và demo do cú pháp ngắn gọn, dễ học và khả năng tương thích với nhiều hệ điều hành.
- Android: Tích hợp sẵn camera, phù hợp cho các ứng dụng di động và có thể trở thành xu hướng trong tương lai.
- Java: Nhanh, đa nền tảng, tương tự như C++.
- C#: Dễ code, có thư viện EmguCV hỗ trợ đa nền tảng. Tuy nhiên, EmguCV yêu cầu sao chép các file .dll đi kèm, làm tăng kích thước ứng dụng.
Hãy cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố như hiệu năng, tính dễ sử dụng, khả năng tương thích và kinh nghiệm của bạn để chọn ngôn ngữ phù hợp nhất cho dự án OpenCV của bạn. Ví dụ, bạn có thể sử dụng C++ để xử lý hình ảnh, C# để thiết kế giao diện người dùng và Python hoặc Android để demo chương trình.
Cách Cài Đặt OpenCV
Đầu tiên, hãy tải OpenCV từ trang chủ: sentayho.com.vn/releases.html. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ sử dụng OpenCV cho Windows (Win pack).
Hình ảnh minh họa trang tải xuống OpenCV, nơi người dùng có thể lựa chọn phiên bản phù hợp với hệ điều hành của mình.
Sau khi tải xuống, hãy nhấp vào file vừa tải và tiến hành cài đặt. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ cài đặt OpenCV vào ổ E.
Hình ảnh minh họa quá trình cài đặt OpenCV trên Windows, với tùy chọn chọn thư mục cài đặt.
Hình ảnh minh họa quá trình cài đặt OpenCV hoàn tất, với thông báo thư mục OpenCV đã được tạo.
Sau khi cài đặt xong, thư mục OpenCV sẽ xuất hiện tại ổ E.
Cài Đặt OpenCV cho Python
Sau khi cài đặt OpenCV, thư viện OpenCV cho Python đã được chuẩn bị sẵn trong thư mục build của OpenCV.
Hình ảnh minh họa thư mục build trong OpenCV, chứa các thư viện đã được biên dịch sẵn cho các ngôn ngữ khác nhau, bao gồm Python.
Sao chép file sentayho.com.vn vào thư mục Lib/site-packages của thư mục gốc Python 2.7.
Hình ảnh minh họa vị trí thư mục site-packages trong thư mục cài đặt Python, nơi các thư viện của bên thứ ba được lưu trữ.
Thư viện OpenCV cho Python sử dụng NumPy. Để cài đặt NumPy, hãy cài đặt pip và sử dụng pip để cài đặt NumPy.
Tải file sentayho.com.vn tại địa chỉ: sentayho.com.vn/get-pip.py
Cài đặt pip: python sentayho.com.vn
Cài đặt NumPy: pip install numpy
Cài Đặt OpenCV cho C++ từ Source Code
- Tải và cài đặt CMake tại địa chỉ: sentayho.com.vn/download/
- Tải và cài đặt MinGW tại địa chỉ: sentayho.com.vn/projects/mingw-w64/
Build Thư Viện OpenCV từ Source Code bằng CMake
Trong CMake, tại trường “Where is the source code”, chọn địa chỉ source code trong thư mục OpenCV vừa cài đặt (ví dụ: E:/opencv/sources). Tại trường “Where to build the binaries”, chọn một thư mục để build (ví dụ: E:/opencv/build/x86).
Sau khi chọn xong, nhấp vào nút “Configure”. Chọn generator là “MinGW Makefiles”. Lưu ý: Bỏ chọn dòng ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS.
Nhấp vào nút “Generate”.
Hình ảnh minh họa giao diện CMake, nơi người dùng cấu hình các tùy chọn build cho OpenCV.
Hình ảnh minh họa các tùy chọn cấu hình trong CMake, bao gồm đường dẫn đến source code, thư mục build và generator.
Sau khi CMake tạo xong, hãy chạy lệnh mingw32-make từ thư viện MinGW vừa cài. Để tăng tốc quá trình build, bạn có thể sử dụng lệnh mingw32-make -j4 (với -j4 là số core CPU sử dụng).
Hình ảnh minh họa quá trình build OpenCV từ source code bằng lệnh mingw32-make trong command line.
Lưu ý: Nếu gặp lỗi khi build module videoio, hãy mở file sentayho.com.vn và thêm dòng code #define STRSAFE_NO_DEPRECATE vào đầu file.
Hình ảnh minh họa việc thêm dòng #define STRSAFE_NO_DEPRECATE vào file sentayho.com.vn để khắc phục lỗi build module videoio.
Tự Học OpenCV Ở Đâu?
Có rất nhiều tài liệu và nguồn học tập tuyệt vời để bạn bắt đầu hành trình chinh phục OpenCV.
-
Nếu bạn làm việc với C và C++:
-
Nếu bạn sử dụng Python:
*Tải đầy đủ file hướng dẫn ở đây: sentayho.com.vn/opencv_tutorials.pdf
Ngoài ra, cuốn sách “Learning OpenCV” của Gary Bradski và Adrian Kaehler cũng là một nguồn tài liệu rất giá trị.
Giống như học bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, bạn nên bắt đầu viết chương trình OpenCV ngay sau khi bắt đầu học. OpenCV hỗ trợ nhiều IDE khác nhau. Microsoft Visual Studio là một lựa chọn tốt, với hướng dẫn cài đặt và cấu hình tại Installing & Configuring with Visual Studio.
Bạn cũng có thể sử dụng Code Blocks, Eclipse hoặc các IDE khác. Viết ứng dụng là cách tốt nhất để học và hiểu về OpenCV. Nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào, có rất nhiều diễn đàn và cộng đồng hỗ trợ OpenCV:
Ngoài ra, nếu bạn có kinh nghiệm làm việc với xử lý hình ảnh, bạn sẽ nhanh chóng hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của OpenCV.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung để bạn tham khảo:
Website / Blog
- OpenCV Webinar: Học từ các buổi webinar của NVIDIA.
- Documentations: Tài liệu chính thức từ OpenCV.
- Issue tracking: Theo dõi và giải quyết các vấn đề trong quá trình lập trình.
- Kho tính năng OpenCV: Các tính năng bổ sung cho OpenCV.
- AiShack: Giáo trình học OpenCV từ AIShack.
- Thị giác máy tính (Vietnam Lab): Tài liệu học OpenCV cơ bản bằng tiếng Việt.
Khóa Học (Miễn Phí & Có Phí)
- Chính chủ OpenCV: Các khóa học chính thức từ OpenCV.
- Udemy: Tổng hợp các khóa học OpenCV từ Python, C/C#, đến các khóa chi tiết theo mục đích như hình ảnh, gương mặt, video.
- DataCamp: Một số khóa học miễn phí về Face Recognition và Python.
- Learn OpenCV: Blog tập trung về Face Recognition.
- PyImageSearch: Tổng hợp các khóa học từ Computer Vision, Deep Learning và OpenCV.
Tư liệu tham khảo:
[1] sentayho.com.vn/opencv [2] sentayho.com.vn/master/ [3] sentayho.com.vn/nen-lap-trinh-opencv-bang-ngon-ngu-nao/Tổng hợp bởi Sen Tây Hồ.