Компьютерное зрение – это быстро развивающаяся область, которая занимается анализом, обработкой и пониманием цифровых изображений и видео. C++ — мощный язык программирования, который часто используется для реализации алгоритмов компьютерного зрения из-за его эффективности и низкоуровневого управления. В этой статье блога мы рассмотрим несколько популярных библиотек компьютерного зрения на C++ и приведем примеры кода, демонстрирующие их использование.

1. OpenCV:
   OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — это широко используемая библиотека с открытым исходным кодом для задач компьютерного зрения и обработки изображений. Он предоставляет полный набор функций и алгоритмов для таких задач, как фильтрация изображений, обнаружение функций, отслеживание объектов и многое другое. Вот пример загрузки и отображения изображения с помощью OpenCV:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

2. Библиотека облаков точек (PCL):
   PCL — это мощная библиотека для обработки 2D/3D-изображений и облаков точек. Он предлагает различные алгоритмы для создания, регистрации, сегментации и визуализации облаков точек. Вот пример загрузки и визуализации облака точек с помощью PCL:

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
int main() {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud);

    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Point Cloud Viewer");
    viewer.addPointCloud(cloud);
    viewer.spin();

    return 0;
}

3. Dlib:
   Dlib — это универсальная библиотека C++, включающая широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая возможности компьютерного зрения. Он предлагает инструменты для обнаружения лиц, отслеживания объектов, выравнивания изображений и многого другого. Вот пример распознавания лиц с использованием Dlib:

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
    dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
    cv::Mat image = cv::imread("face.jpg");
    dlib::cv_image<dlib::bgr_pixel> dlibImage(image);

    std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(dlibImage);

    for (const auto& face : faces) {
        cv::rectangle(image, cv::Point(face.left(), face.top()), cv::Point(face.right(), face.bottom()), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    cv::imshow("Face Detection", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

4. VisionLib:
   VisionLib — это библиотека коммерческого уровня для отслеживания 3D-объектов и приложений дополненной реальности (AR). Он предоставляет надежные алгоритмы отслеживания, инструменты калибровки камеры и поддержку различных платформ AR. Вот пример инициализации VisionLib и запуска сеанса отслеживания объектов:

#include <VisionLib/VisionLib.hpp>
int main() {
    VisionLib::VisionLibContext context;
    context.init();

    VisionLib::ObjectTracker tracker;
    tracker.init();

    VisionLib::ObjectTracker::TrackingResult trackingResult = tracker.track();

    // Process the tracking result...

    tracker.shutdown();
    context.shutdown();

    return 0;
}

В этой статье мы рассмотрели некоторые популярные библиотеки компьютерного зрения, доступные на C++. OpenCV предоставляет широкий спектр функций для задач компьютерного зрения общего назначения, а такие библиотеки, как PCL, Dlib и VisionLib, предлагают более специализированные возможности для обработки облаков точек, обнаружения объектов и приложений дополненной реальности. Используя эти мощные библиотеки, разработчики могут ускорить реализацию проектов компьютерного зрения и добиться впечатляющих результатов.