OpenCV with C++ || Image Analysis - Edge Detection - lesson 11 - مكتبة تحليل الصورة

• OpenCV with C++ tutorials :: Computer Vision Lessons :: Image Processing Course.

OpenCV is a library of programming functions mainly aimed at real-time computer vision. Originally developed by Intel, it was later supported by Willow Garage then Itseez. The library is cross-platform and free for use under the open-source Apache 2 License. It also supports model execution for Machine Learning (ML)


OpenCV with C++ tutorials - Image Analysis - Edge Detection in OpenCV - lesson 11 -

Read, Display and Write an Image using OpenCV

• Sobel Edge Detection
• Canny Edge Detection

Edge detection is an image-processing technique, which is used to identify the boundaries (edges) of objects, or regions within an image. Edges are among the most important features associated with images. We come to know of the underlying structure of an image through its edges. Computer vision processing pipelines therefore extensively use edge detection in applications.

C++ is a general-purpose programming language created by Bjarne Stroustrup as an extension of the C programming language, or "C with Classes". The language has expanded significantly over time, and modern C++ now has object-oriented, generic, and functional features in addition to facilities for low-level memory manipulation. It is almost always implemented as a compiled language, and many vendors provide C++ compilers, including the Free Software Foundation, LLVM, Microsoft, Intel, Oracle, and IBM, so it is available on many platforms.
Getting Started with OpenCV

In image processing, a convolution kernel is a 2D matrix that is used to filter images. Also known as a convolution matrix, a convolution kernel is typically a square, MxN matrix, where both M and N are odd integers (e.g. 3×3, 5×5, 7×7 etc.).



C++ was designed with an orientation toward system programming and embedded, resource-constrained software and large systems, with performance, efficiency, and flexibility of use as its design highlights.


مكتبة الأوبن سي في في تحليل الصورة :: الرؤية الحاسوبية :: معالجة الصور.

مكتبة الأوبن سي في في تحليل الصورة :: معالجة وتحليل الصور - كشف الحواف - الدرس الحادي عشر

العتبة هي تقنية في الأوبن سي في ، وهي تعيين قيم البكسل فيما يتعلق بقيمة العتبة المقدمة. في العتبة ، تتم مقارنة قيمة كل بكسل مع قيمة الحد. في رؤية الحاسوبية ، تتم تقنية العتبة هذه على الصور ذات التدرج الرمادي.

أوبن سي في أو المكتبة البرمجية المفتوحة للرؤية الحاسوبية هي مكتبة اقترانات برمجية تهدف بشكل أساسي لتطوير الرؤية الحاسوبية، طورتها شركة أنتل وتعاقب على دعمها بعد ذلك شركتي ويلو غارج للروبوتيات و إتسيز وأخير شركة إنتل مجددا بعد استيلائها على شركة منذ المكتبة مجانية كونها تحت رخصة المصدر المفتوح ويمكن استخدامها على معظم الأنظمة الحاسوبية التي تدعم لغة سي وسي++. تركز بشكل أساسي على معالجة اللحظية للصور

يعد اكتشاف الحواف تقنية لمعالجة الصور ، تُستخدم لتحديد حدود (حواف) الكائنات أو المناطق داخل الصورة. تعد الحواف من أهم الميزات المرتبطة بالصور. نتعرف على البنية الأساسية للصورة من خلال حوافها. لذلك تستخدم خطوط أنابيب معالجة رؤية الكمبيوتر على نطاق واسع اكتشاف الحواف في التطبيقات.

سي++ (تنطق: سي بلس بلس) (بالإنجليزية: ++C)‏ هي لغة برمجة كائنية، متعددة أنماط البرمجة، مصرفة، سكونية الأنماط. وتضم العديد من ميزات لغات البرمجة عالية المستوى ومنخفضة المستوى. بدأ تطوير هذه اللغة امتدادًا للغة سي تحت اسم (سي مع الأصناف) من قبل بيارن ستروستروب في مختبرات بل عام 1979 وتم إضافة العديد من الميزات الأخرى لاحقاً وتغير الاسم عام 1983 ليصبح سي++ من باب الدعابة عبر استخدام معامل الزيادة لجانب اسم لغة سي تأكيداً على أنها «التالي للغة سي».


تعتبر سي++ إحدى اللغات الأكثر شيوعاً وقد استخدمت على نطاق واسع في بناء أنظمة التشغيل والتعامل مع البنية الصلبة للحاسوب ابتداءً من الأنظمة البرمجية وبرامج المستخدم، مروراً بمشغلات الأجهزة والأنظمة المضمنة وانتهاءً بالخوادم عالية الأداء وبرامج التسلية كالألعاب الفيديوية نظراً لقدرة تصريفها إلى كود لغة تجميع شديد الفعالية.