Краткое описание задачи и целей проекта

2. Обзор технологий
2.1 Основные принципы работы OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) — это открытая библиотека компьютерного зрения и обработки изображений, предназначенная для создания приложений в области машинного зрения. Основные принципы работы OpenCV включают в себя:
Открытый исходный код: OpenCV является проектом с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам свободно использовать, изменять и распространять библиотеку.
Множество алгоритмов и функций: Библиотека предоставляет обширный набор алгоритмов компьютерного зрения, таких как фильтры, детекторы объектов, алгоритмы сегментации, трекинг и многое другое. Это делает OpenCV мощным инструментом для различных задач обработки изображений.
Поддержка множества языков программирования: OpenCV поддерживает несколько языков программирования, включая C++, Python, Java и другие. Это обеспечивает гибкость в использовании библиотеки в различных проектах.
Работа с различными типами данных: Библиотека способна работать с изображениями и видео в различных форматах, а также обеспечивает поддержку для работы с трехмерными данными.
Специализированные модули: OpenCV предоставляет специализированные модули для различных задач, таких как машинное обучение, обработка изображений в реальном времени, калибровка камер и другие.
Подробная документация: Официальная документация OpenCV является исчерпывающим ресурсом для разработчиков, содержащим обширные сведения о функциях, методах и примерах использования библиотеки.
Используя OpenCV, разработчики могут эффективно решать задачи компьютерного зрения, создавать приложения для распознавания объектов, обнаружения лиц, трекинга движущихся объектов и многих других сценариев. Благодаря своей гибкости и мощным возможностям, OpenCV остается востребованным инструментом в области компьютерного зрения.
2.2 Методы машинного зрения в проекте
В разработке приложения для распознавания лиц в реальном времени с использованием OpenCV, применяются разнообразные методы машинного зрения. Важно подробно рассмотреть ключевые методы, которые лежат в основе функциональности нашего проекта.
2.2.1 Детекция лиц:
Одним из основных методов в проекте является детекция лиц. OpenCV предоставляет готовые классификаторы, такие как Haar Cascade, позволяющие быстро и эффективно выявлять лица на изображениях и в видеопотоках.