How to install OpenCV 4 on macOS with Homebrew for C++, plus the pip and conda routes for Python, tested on an Apple M1 Macbook Air.

Install OpenCV 4 on macOS using Homebrew

Có nhiều khi chúng ta cần gọi một hàm xử lý ảnh hoặc chạy mô hình trên code Python từ C++. Lý do rất đơn giản, có thể là vì bạn muốn dùng luôn code Python, hoặc bạn chưa có thời gian chuyển sang code C++. Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn cách khởi tạo object và gọi đến phương thức Python từ code C++ và truyền ảnh cv::Mat vào để xử lý.

Hướng dẫn gọi hàm Python xử lý ảnh từ C++ bằng Boost.Python, chuyển đổi qua lại giữa cv::Mat và NumPy array để tái dùng code sẵn có.

Gọi hàm Python trên C++ với OpenCV

Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) là một bước rất quan trọng trong xử lý ảnh. Lọc ảnh thực tế có rất nhiều tác dụng như loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng. Bài viết này sẽ giới thiệu nguyên tắc chung của lọc ảnh và một số phép lọc ảnh cơ bản.

Nguyên lý lọc ảnh và các bộ lọc trung bình, Gauss, trung vị, Bilateral, Sobel và Laplacian trong OpenCV kèm code Python.

Lọc ảnh (Image Filtering)

Để hiểu rõ các thao tác xử lý ảnh và làm những điều phức tạp hơn, trước hết chúng ta cần thành thạo trong việc thao tác cơ bản với ảnh trong OpenCV. Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu một số thao tác cơ bản như thao tác với ma trận ảnh, xử lí với mỗi điểm ảnh. Tôi sẽ sử dụng cấu trúc lưu ảnh cv::Mat được dùng mặc định từ OpenCV 2.0 để làm ví dụ. Ngôn ngữ lập trình được sử dụng là C++, ngôn ngữ có hiệu năng rất tốt, phù hợp với các dự án CV trong thực tế.

Thao tác cơ bản với ảnh trong OpenCV bằng C++: tạo cv::Mat, đọc/ghi ảnh, truy cập từng điểm ảnh và sao chép ma trận ảnh.

Opencv

Install OpenCV 4 on macOS using Homebrew

Gọi hàm Python trên C++ với OpenCV

Lọc ảnh (Image Filtering)

Các thao tác cơ bản với ảnh trên OpenCV