OpenCV est également livré avec un large catalogue de modules supplémentaires pour d’autres tâches très spécifiques : accès direct à l’encodage/décodage de la vidéo, ajout de texte aux images, stabilisation vidéo, détection de texte dans les scènes, et bien d’autres encore. L’un de ces modules, datasetsfournit un moyen de charger des ensembles de données pré-entraînés bien connus pour des tâches courantes (reconnaissance faciale ou reconnaissance gestuelle, détection des piétons, etc.) qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou générer des références de performances pour ces tâches.
Une autre fonctionnalité pratique d’OpenCV est le module GUI de haut niveau, qui vous permet de créer des interfaces graphiques simples (fenêtres, boutons, images, opérations de souris) avec rien d’autre qu’OpenCV. C’est pratique non seulement pour les prototypes rapides, mais même pour créer une application simple sans avoir à recourir à un framework d’interface utilisateur complet comme GTK pour créer le front-end. L’interface graphique de haut niveau ne remplace pas GTK ou les frameworks d’applications comme Electron, mais ce n’est pas censé l’être.
Vision par ordinateur rapide et flexible
Les grands avantages d’OpenCV vont au-delà de vous fournir un ensemble d’algorithmes préemballés pour effectuer un travail de vision par ordinateur. Vous pouvez également utiliser OpenCV pour fournir des prédictions à partir de modèles pour des tâches connexes, comme la reconnaissance d’objets, sans avoir à mettre en place une infrastructure supplémentaire. Et vous pouvez l’utiliser pour créer des interfaces graphiques de base pour ces tâches sans bibliothèques supplémentaires, ce qui est très pratique lorsque vous travaillez avec des images ou des vidéos. Enfin, les décennies de développement et d’avancement continu d’OpenCV en font une base solide sur laquelle s’appuyer pour aller de l’avant.
