Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to “see” and make decisions based on the data.
Computer vision is everywhere — in security systems, manufacturing inspection systems, medical image analysis, Unmanned Aerial Vehicles, and more. It helps robot cars drive by themselves, stitches Google maps and Google Earth together, checks the pixels on your laptop’s LCD screen, and makes sure the stitches in your shirt are OK. OpenCV provides an easy-to-use
computer vision infrastructure along with a comprehensive library containing more than 500 functions that can run vision code in real time. With Learning OpenCV, any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it’s to build simple or sophisticated vision applications. The book includes:
A thorough introduction to OpenCV
Getting input from cameras
Transforming images
Shape matching
Pattern recognition, including face detection
Segmenting images
Tracking and motion in 2 and 3 dimensions
Machine learning algorithms
Hands-on exercises at the end of each chapter help you absorb the concepts, and an appendix explains how to set up an OpenCV project in Visual Studio. OpenCV is written in performance optimized C/C++ code, runs on Windows, Linux, and Mac OS X, and is free for commercial and research use under a BSD license. Getting machines to see is a challenging but entertaining goal. If you’re intrigued by the possibilities, Learning OpenCV gets you started on building computer vision applications of your own.
Ceritanya, riset saya kali ini menggunakan komputer Windows. Sistem operasi lama saya yang sebelumnya sudah jarang saya gunakan karena saya berpaling ke Mac OS. Pasalnya, saya menggunakan sebuah library Open Source yang jalan paling mulus di Windows. OpenCV sebenarnya ada juga di Mac, cuman aplikasi yang saya kerjakan saat ini menggunakan webcam dan beberapa library tambahan yang cuman ada di Windows. Walhasil, Mac OS pun praktis nganggur.
Saya masih ngeyel dengan berusaha mencari Virtual PC, VM Ware, Parallel Desktop dan software-software emulasi lainnya yang memungkinkan saya menjalankan Windows di atas Leopard. Hampir seharian saya browsing dan download, hasilnya tetap sama saja. Nah, suatu ketika saya menemukan artikel ini, yang mengatakan :
For those who still need to run Virtual PC on their PowerPC-based Macs, Microsoft has made it official. There will be no support for VirtualPC in Leopard for PowerPC Macs. The latest (and last) version of Virtual PC for Tiger is 7.0.3.
Recently, there were discussions on the Apple Support Forum about Microsoft’s support for VirtualPC under Leopard on the older PowerPC-based Macs. TMO asked Microsoft about it.
A spokesperson for Microsoft told TMO on Wednesday: We “wanted to let you know that we will not support VPC running on PPC Macs with Leopard. The Mac BU has moved on to focus on native Mac software, especially Office 2008.”
VPC 7.0.3 is the last version which runs under Tiger. Of course, for Intel Macs, there are much better solutions for running Windows, either with Boot Camp or virtualization. However, for those with older PPC Macs who need to continue running VPC, upgrading to Leopard is not an option on a single boot system.
The chart below summarizes the four possible options :
Ahhh…….sepertinya saya bakalan balik ke sistem operasi lama untuk sementara waktu ini. Ya, satu-satunya jalan adalah menggunakan prosesor Intel, supaya Windows berjalan dengan baik. Sementara laptop iBook G4 saya menggunakan prosesor PowerPC dari Motorola.
Good bye PowerPC. We need Intel to do this work…sorry
Ya…..aroma research sudah tercium keras di hari-hari saya saat ini. Tepat semenjak saya memutuskan untuk terjun ke bidang baru, Image Processing atau Computer Vision atau Pemrosesan Citra, saya langsung memutuskan untuk instalasi Matlab di komputer laptop tua saya. Perjuangan mendapatkan Matlab tidak begitu saja selesai, karena si komputer ini tidak menggunakan sistem operasi Windows. Mencari Matlab untuk Mac bukan perkara mudah. Tapi akhirnya Matlab ter-install juga, meskipun laptop sampai ngos-ngosan saking beratnya program itu. Walhasil, saya terpaksa menguras ATM beasiswa untuk menambah RAM komputer demi menjalankan si Matlab itu.
Minggu pertama, saat bertemu dengan ajarn (advisor / pembimbing), langsung diajak diskusi dan diberi soal-soal untuk dibawa pulang. Luar biasa, agenda pertama pertemuan langsung di-speed up dengan tugas membaca buku di rumah. Bacaannya pun bukan bacaan ringan macam Naruto atau One Piece itu, tapi sebuah buku tebal nan rumit, Digital Image Processing karya Gonzalez yang terkenal di seantero kampus saya, KMITL. Semua murid dan dosen menggunakan buku itu, kata anak-anak lab. Bahkan beberapa dosen sudah menerjemahkannya ke dalam bahasa Thai, saking terinspirasinya dengan buku itu. Tiap hari, saya mendapatkan tugas-tugas baru dan soal-soal baru. Cukup ngos-ngosan juga mengejar ketertinggalan saya. Maklum, saat S1 saya belum pernah mengambil mata kuliah pemrosesan citra ini. Padahal sebenarnya cukup menarik, plus rumit juga programming-nya. Minggu-minggu awal ini, saya sudah langsung diberi paper untuk bahan seminar 1 di akhir semester. Ya, paper itu rencananya akan saya kembangkan menjadi tema tesis kelak, untuk memenuhi gelar Master Degree….
Gugup ? Jelas… Tanpa bantuan teman-teman lab saya bukanlah siapa-siapa, selain seorang WNA yang datang dengan pengetahuan nol di pemrosesan citra. Target saya simpel saja untuk saat ini, bisa belajar dan memanfaatkan suasana lab yang dipenuhi anak-anak cerdas, serta lulus S2 dengan selamat dan tepat waktu. Untuk jumlah paper ? Sementara satu saja cukup, untuk memenuhi syarat lulus. Tapi kalau bisa lebih, saya sangat bersyukur.
Recent Comments