As bibliotecas de visão computacional (mais especificamente, a biblioteca OpenCV), apresentam:

• Recursos de manipulação de imagem
• Entrada e saída de vídeo
• Cálculo de matriz
• Álgebra linear
• Morfologia matemática
• Análise estrutural
• Reconhecimento de objeto
• Gráficos primitivos

Como se não fosse o suficiente, a biblioteca OpenCV abstrai a utilização de técnicas de programação multinuclear como OpenMP e TBB da Intel, como também a utilização de GPU.

Para detectar objetos, é preciso utilizar algoritmos que obtêm características invariantes no aspecto de rotação e escala com relação ao ponto de observação do dispositivo de captura. Para que, somente então, posteriormente utilizarmos esta abstração para comparação entre duas imagens. A imagem acima demonstra na íntegra o problema resolvido de reconhecimento das características invariantes. Ressalto que as soluções propostas neste documento são apenas uma de inúmeras maneiras de equacionar tal tarefa computacional.

Programação multinuclear e GPU

A programação paralela é obrigatório para obter o melhor desempenho em equipamentos atuais multicores. Algumas sugestões são as bibliotecas OpenMP ou TBB (Threading Building Blocks) da Intel, que encarregam-se da utilização do software ao ambiente baseado na quantidade de núcleos.

Para continuar a interminável corrida no código perfeito, para obter leveza e suavidade em sistemas de visão computacional junto à programação paralela, é saudável utilizar o uso orquestrado das GPU e CPUs.

Atualmente existem APIs e/ou SDK da NVIDIA, Intel e ATI/AMD (mais informações em algumas edições na Linux Magazine, ou aqui no Viva o Linux).