--- title: OpenCV Reviews meta_title: 'Recensioni OpenCV 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 40 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come OpenCV funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.5 review_count: 40 scale: '5' date_modified: '2026-06-15' parent_category: name: Apprendimento Profondo url: https://www.g2.com/it/categories/deep-learning --- # OpenCV Reviews **Vendor:** OpenCV **Category:** [Software di Riconoscimento Immagini](https://www.g2.com/it/categories/image-recognition) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 40 ## About OpenCV OpenCV è uno strumento che ha interfacce C++, C, Python e Java e supporta Windows, Linux, Mac OS, iOS e Android per l'efficienza computazionale e con un forte focus sulle applicazioni in tempo reale. Scritto in C/C++ ottimizzato, la libreria può sfruttare il multi-core processing ed è abilitata a sfruttare l'accelerazione hardware della piattaforma di calcolo eterogenea sottostante. ## OpenCV Reviews ### 1. Potente e flessibile OpenCV per l'elaborazione di immagini e video **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Himanshu J. | Founder, Tecnologia dell'informazione e servizi, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Ciò che mi piace di più di OpenCV è quanto sia potente e flessibile per lavorare con immagini e video. Fornisce una vasta collezione di algoritmi per compiti come il rilevamento di oggetti, l'elaborazione delle immagini e l'analisi video. Un altro grande vantaggio è che è open-source, quindi è ampiamente utilizzato sia nell'industria che nella ricerca. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Il più grande svantaggio è la curva di apprendimento. Sebbene offra molte funzionalità, capire come usarle efficacemente, specialmente per compiti avanzati, può essere una sfida per i principianti. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** OpenCV risolve il problema dell'elaborazione e dell'analisi dei dati visivi (immagini/video) in modo efficiente. Per me, rende più facile costruire applicazioni che possono "vedere" e interpretare i dati visivi senza dover costruire tutto da zero. ### 2. La migliore libreria per la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subham S. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 10, 2022 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** 1. Come Data Scientist, devo lavorare su progetti di visione artificiale che coinvolgono compiti complessi di elaborazione delle immagini. La libreria OpenCV rende facile manipolare i dati delle immagini secondo le nostre esigenze. 2. È veloce e con molte funzionalità integrate insieme ad algoritmi classici e all'avanguardia, il che rende il nostro lavoro più semplice. 3. Ha una gestione della memoria molto buona che lo rende efficiente. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Ho affrontato alcuni problemi durante la visualizzazione delle immagini utilizzando la libreria OpenCV. La finestra di visualizzazione si bloccava sul mio Macbook. In seguito ho dovuto sostituirla con matplotlib. A parte questo, è stata una benedizione per noi per tutti i tipi di compiti di visione artificiale. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** OpenCV è una libreria molto potente che viene utilizzata per vari compiti come l'elaborazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento delle immagini, l'OCR e molti altri. OpenCV mi ha aiutato: 1. A risolvere compiti complessi nelle competizioni di Kaggle (Visione Artificiale). Ad esempio, rilevare cifre/numeri in un'immagine quando lo sfondo è una scacchiera (macchie bianche e nere). Qui, abbiamo dovuto modificare lo sfondo in uno desiderato in modo da poter estrarre i numeri utilizzando la funzione dei contorni in OpenCV e poi applicare un modello addestrato sul dataset MNIST per identificare il numero. È stata sicuramente una competizione molto interessante. 2. Mi ha anche aiutato a lavorare con alcuni compiti reali di riconoscimento facciale e rilevamento degli oggetti. ### 3. Libreria necessaria per la manipolazione delle immagini **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 25, 2021 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** La prima cosa che mi piace di OpenCV è che è gratuito. Non devo pagare per usarlo. Un'altra cosa che mi piace è che occupa pochissima memoria. OpenCV è scritto in linguaggio C++, quindi è molto veloce. Usando OpenCV, posso fare molte operazioni relative alle immagini come il rilevamento dei bordi, il mascheramento, il riconoscimento dei modelli, ecc. Posso usarlo nel linguaggio Python, che è molto facile. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Non mi piace che se ho scritto il codice in una versione più vecchia del pacchetto OpenCV. E quando ho provato a usarlo in una versione più recente, mi ha dato un errore. Quindi devo controllare alcune funzioni per correggerlo. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Se vuoi imparare l'elaborazione delle immagini, allora dovresti iniziare con OpenCV. È facile da capire. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Sto usando OpenCV per creare progetti relativi al Deep Learning e all'elaborazione delle immagini. Ho sviluppato alcuni progetti utilizzando il pacchetto Python di OpenCV. ### 4. La migliore libreria per la manipolazione delle immagini **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 27, 2021 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Una libreria di elaborazione delle immagini che ti fa sentire come Hari Seldon quando usata con TensorFlow. Una libreria open-source con molti algoritmi per l'elaborazione delle immagini e l'apprendimento automatico. È indipendente dalla piattaforma e ha una licenza BSD. Ha algoritmi di pattern binario locale, fisher faces ed eigenfaces pronti per la scansione e il riconoscimento facciale. È stata utilizzata anche in campi interessanti come l'agricoltura. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Sono felice con OpenCV, ma a volte è lento. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Uso Open CV quando classifico e analizzo i post di Instagram. ### 5. Revisione di OpenCV **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shekhar P. | Artificial Intelligence Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 02, 2020 ### 6. Il Software Trova Frutta AI **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Frank M. | Managing Partner, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** May 27, 2021 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Come nuova start-up, il software open-source è importante a causa del suo costo. **Cosa non Le piace di OpenCV?** migliorare l'accuratezza del riconoscimento delle immagini **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Riconoscimento delle gemme fruttifere sugli alberi da frutto ### 7. Programma basato su DOS nel 21° secolo? **Rating:** 0.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** May 12, 2020 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Buona domanda. Non ho mai avuto l'opportunità di scoprirlo. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Ho appena provato a iniziare con OpenCV e ho subito incontrato problemi. Questo programma funziona con la vecchia shell simile a DOS, quindi addio all'uso di un'interfaccia grafica (GUI). Occupa oltre 200 GByte per adattarsi al disco rigido, quindi non potevo metterlo sul mio disco C. Il programma non ama operare da nessun altro disco e ha fallito immediatamente. Sono davvero rattristato che questo OpenCV non funzioni nemmeno sul mio computer. Avevo risparmiato i miei soldi per iscrivermi a questo corso, solo per essere molto deluso. Spero di riavere i miei soldi perché sono completamente al verde e non ho lavoro. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Prova a eseguire il tuo software su un'unità diversa dall'unità C. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Non funziona. Ho seguito le istruzioni, ma il programma dice che non riesce a trovare il file. Penso che il programma abbia difficoltà a trovare il file sull'unità C perché sta operando dall'unità G. L'avevo installato sull'unità G perché è troppo grande per entrare nella mia unità C. ### 8. Buona biblioteca per la visione artificiale **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sarthak S. | Machine Learning Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 21, 2020 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Possiamo facilmente utilizzare classificatori predefiniti ed è open source, il che è fantastico. **Cosa non Le piace di OpenCV?** è difficile da usare perché le sue diverse versioni hanno una sintassi diversa **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** buona biblioteca **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** utilizzando opencv per risolvere problemi di visione artificiale come il rilevamento di pattern e l'elaborazione delle immagini ### 9. Ridimensionamento delle Immagini Reso Facile con OpenCV **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Hardware per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Amo il fatto che si possano eseguire ridimensionamenti, trasformazioni e molte altre tecniche di elaborazione delle immagini su immagini utilizzando semplici funzioni. A volte, scelgo persino di modificare le mie foto usando OpenCV piuttosto che editor di immagini commerciali. **Cosa non Le piace di OpenCV?** OpenCV è perfetto per me al momento, non ho avuto alcun motivo per non apprezzarlo. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Mentre lavoravo su un compito di riconoscimento delle immagini, avevo bisogno di ridimensionare e anche cambiare il formato delle dimensioni delle immagini nel dataset di immagini da (3, 400, 400) a (500, 800, 3). Con una sola funzione in OpenCV, sono riuscito a risolvere il problema. ### 10. OpenCV: libreria di prestazioni ottimali per la visione artificiale e il riconoscimento delle immagini **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** rima s. | Software Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 29, 2019 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** In OpenCV, mi piace principalmente il modo in cui rileva senza sforzo gli oggetti in un'immagine dal vivo (da un modulo fotocamera); il riconoscimento delle immagini è ciò che trovo piuttosto migliore in OpenCV. Un'altra caratteristica di OpenCV è il mascheramento dei colori e il tracciamento dei colori, che utilizzo molto in uno dei miei progetti per la differenziazione degli oggetti nell'immagine. Ci vuole pochissimo tempo per rilevare un oggetto con un'accuratezza ottimale in OpenCV rispetto ad altre librerie simili. Poiché è scritto in Python, sia l'integrazione che le prestazioni sono elevate. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Finora la migliore libreria per il riconoscimento delle immagini, e non ho lamentele usandola fino ad oggi. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Consiglio a tutti di utilizzare la libreria OpenCV, a chiunque stia sviluppando attualmente progetti di rilevamento oggetti o qualsiasi altro progetto legato alla visione artificiale. Poiché rende tutto ciò molto facile e fa risparmiare tempo. Inoltre, è una libreria open source da utilizzare gratuitamente. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Con l'aiuto di OpenCV, ho sviluppato un modulo durante il mio tirocinio presso la mia organizzazione, in cui l'ho utilizzato per rilevare l'immagine dalla fotocamera e trovare immagini simili dalla galleria senza una connessione internet. Sono riuscito a farlo con la libreria OpenCV e TensorFlow Lite. ### 11. Miglior software per visione artificiale e elaborazione delle immagini **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sonu S. | Sonu singh, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 07, 2019 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Opencv è una libreria open source per la visione artificiale. È sviluppata per C++ e Python. Supporta Windows, Linux, Mac, iOS. Questa libreria ha molte funzioni che aiutano nell'elaborazione delle immagini. Tratta l'immagine come un array 2D di pixel. Ci sono funzioni che cambiano l'immagine a colori in grigio. Aiuta nel rilevamento di oggetti e volti, nel rilevamento dei bordi, affina e sfoca l'immagine, ecc. È disponibile gratuitamente e ha il miglior supporto online, quindi si può facilmente usarla e impararla. Ha così tanti metodi che giocano con diverse proprietà di un'immagine o video e le modificano. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Finora nulla è da disprezzare per me **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Sì, usalo poiché è il migliore per l'elaborazione delle immagini **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato nel mio progetto dove devo leggere le cifre da un'immagine. Ho usato diverse funzioni di OpenCV per Python e ho cambiato l'immagine a colori in grigio, ho fatto il rilevamento dei bordi e ho estratto l'area di interesse dall'immagine. È molto veloce e facile da capire. È disponibile anche molto supporto per farlo comprendere. Ora lo sto usando per l'analisi dei pedoni. ### 12. opencv **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** shukai c. | Graduate Research Assistant, Biotecnologia, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 15, 2019 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** interfaccia ufficiale per Android Java e Python **Cosa non Le piace di OpenCV?** alcuni algoritmi di interpolazione nella funzione di ridimensionamento tendono a generare un motivo Moiré quando si eseguono più operazioni di ridimensionamento in un ciclo **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** sintesi dei dati di imaging per applicazioni di intelligenza artificiale facile da integrare con python numpy per ### 13. Migliore libreria di visione artificiale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Milan M. | Software Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** OpenCV è la libreria open source per la visione artificiale disponibile per Python e C++, ed è principalmente utilizzata in Python. Ci sono molte cose positive su OpenCV, come il fatto che sia open source e quindi venga continuamente migliorata da una varietà di sviluppatori per garantire che gli algoritmi siano ottimizzati. D'altra parte, la grande documentazione disponibile sul suo sito web rende facile per un principiante implementare algoritmi utilizzando OpenCV. Inoltre, ci sono molte altre risorse disponibili su internet in abbondanza, come tutorial, quindi diventa facile fare qualsiasi cosa usando OpenCV. Per quanto riguarda la parte tecnica, ha tutti gli algoritmi di visione artificiale implementati, come il tracciamento del volto, il rilevamento dei contorni, la soglia, che possono essere facilmente utilizzati accedendo alla libreria, quindi è una libreria tecnicamente valida. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Non ho nulla da criticare riguardo a questa libreria opencv. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Consiglio openCV per implementare vari algoritmi di visione artificiale per semplificare il tuo lavoro e assicurarti di ottenere i migliori risultati. Ho personalmente implementato vari algoritmi di tracciamento e riconoscimento facciale per diversi ambienti e piattaforme e funziona bene ovunque e, cosa più importante, è open source, quindi ottieni tutto gratuitamente, quindi è il migliore per le applicazioni di visione artificiale. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Ho utilizzato la libreria openCV per sviluppare vari progetti legati alla visione artificiale che vengono assegnati a me e al mio team, sia dai clienti che dai superiori. Abbiamo vari compiti di visione artificiale come il tracciamento degli oggetti e l'esecuzione di ulteriori operazioni su di essi, oppure dobbiamo occuparci del riconoscimento facciale utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico e per questo openCV è il migliore, quindi utilizziamo openCV per una varietà di scopi. ### 14. Libreria di Visione Artificiale per Python e C++ **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Darshit P. | Senior Software Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 05, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** openCV è la libreria di visione artificiale appositamente progettata per C++ e successivamente portata anche per il supporto Python. Per Python è il miglior utilizzo dell'API per la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini. Puoi raccogliere direttamente il frame dal feed live o l'immagine dal web e fare elaborazioni su di essa. Usandolo puoi facilmente fare manipolazioni delle immagini modificando l'array numpy perché l'immagine è usata come oggetto dell'array numpy. Inoltre, puoi facilmente implementare il rilevamento e la segmentazione degli oggetti usando openCV. È la migliore API per Python per fare elaborazione delle immagini. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Non ho nulla da criticare su openCV. È la migliore API che una persona possa avere per l'elaborazione della visione artificiale in Python. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Raccomando l'uso di openCV agli ingegneri del software nel settore IT per implementare algoritmi di visione artificiale come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle immagini e anche il riconoscimento facciale. Se vuoi cambiare il filtro a cascata per il riconoscimento facciale usando opencv, importa il filtro a cascata. Può anche essere utilizzato per cambiare le tonalità e i toni dell'immagine e manipolarla secondo le tue esigenze. Ha il miglior utilizzo per il preprocessing delle immagini per algoritmi di machine learning. Quindi raccomando l'uso di opencv. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizzo la libreria openCV in Python per implementare il rilevamento di oggetti da un feed live e la uso per implementare il riconoscimento di oggetti per qualsiasi prodotto. Inoltre, ho utilizzato openCV per segmentare l'immagine utilizzando la funzione di rilevamento dei contorni di openCV. Ho anche implementato il riconoscimento facciale utilizzando openCV per il mio prodotto, dove il cliente richiedeva l'implementazione del riconoscimento facciale. Quindi ho utilizzato quasi tutte le funzionalità di openCV. ### 15. Questo è come inizi a imparare l'elaborazione delle immagini **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Saurabh Y. | iOS Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 13, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Librerie C fornite gratuitamente per iniziare con il POC, su cui puoi costruire un prodotto. L'intera documentazione è fornita sul sito dedicato con esempi. Gli esempi forniti sono in diverse lingue, tra cui C, C++, Python, Objective-C, ecc. La maggior parte dei problemi affrontati durante l'integrazione ha già risposte presenti e sono forniti esempi per gli stessi. **Cosa non Le piace di OpenCV?** La comunità è più piccola. Se ti trovi bloccato con un problema affrontato solo da te come primo utente, potrebbe volerci mesi per ottenere una risposta. Va bene solo se ci sono persone con la stessa mentalità intorno. Non da affrontare da soli. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Questo dovrebbe essere preso in considerazione solo quando inizi a imparare sull'elaborazione delle immagini. Per creare anche una semplice app, bisogna investire molto tempo e sforzo, il che richiede nuovamente molti tentativi ed errori. Inoltre, il risultato dipende dal modello addestrato degli oggetti, che richiede nuovamente molto tempo. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione delle immagini. Rilevamento degli oggetti. Apprendimento automatico. ### 16. Le migliori librerie per la visione artificiale. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anuj S. | Software developer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 12, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Supporta linguaggi come C++, Python. Le funzioni integrate aiutano notevolmente nell'implementazione di un sistema di tracciamento pedonale in tempo reale. Potente per supportare in tempo reale. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Le applicazioni leggere sono difficili da creare poiché sono piuttosto pesanti. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Sfruttalo al massimo. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Implementazione di un sistema per il tracciamento dei pedoni utilizzando dati video in tempo reale e convertendo i fotogrammi catturati in dati intelligenti. Le funzioni e le librerie hanno aiutato a rendere il rilevamento degli oggetti e il tracciamento del loro movimento più semplice e anche a elaborare tutto in tempo reale. ### 17. Miglior software per visione artificiale e elaborazione delle immagini **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Opencv è una libreria open source per la visione artificiale. È sviluppata per C++ e Python. Supporta Windows, Linux, Mac, iOS. Questa libreria ha molte funzioni che aiutano nell'elaborazione delle immagini. Tratta l'immagine come un array 2D di pixel. Ci sono funzioni che cambiano l'immagine a colori in grigio, aiutano nel rilevamento di oggetti e volti, nel rilevamento dei bordi, affilano e sfocano l'immagine, ecc. È disponibile gratuitamente e ha il miglior supporto online, quindi si può facilmente usarla e impararla. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Al momento non ho alcun problema con esso. È l'API più veloce con molte funzioni che rendono la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini facili. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato nel mio progetto dove devo leggere le cifre da un'immagine. Ho usato diverse funzioni di OpenCV per Python e ho cambiato l'immagine a colori in grigio, ho fatto il rilevamento dei bordi e ho estratto l'area di interesse dall'immagine. È molto veloce e facile da capire. È disponibile anche molto supporto per farlo comprendere. ### 18. Libreria CV Open Source Gratuita **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prit S. | Project Manager, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** OpenCV è una libreria di visione artificiale open source con supporto multilingue. Sono innamorato di questa libreria, il grande supporto della comunità rende così facile trovare quasi tutto, dai dettagli degli algoritmi fino alle soluzioni per piccoli errori sul web. È sul mercato da circa 30 anni e sta ancora sopravvivendo, si può immaginare quanto sia potente. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Ho risolto quasi tutti i problemi di Computer Vision usando questa libreria e non esiste nessun altro sostituto sul mercato. Nessun odio per una libreria di tale qualità. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** https://www.pyimagesearch.com questo è un ottimo sito web dove puoi trovare numerosi articoli su OpenCV e Computer Vision, visitatelo una volta. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Servire i clienti dei progetti di visione artificiale con le loro esigenze, utilizzando OpenCV con Python. ### 19. Visione artificiale semplificata **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh P. | Software Developer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 15, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** - È open source. - Supporta più lingue, l'ho usato sia in C++ che in Python. - Ha tutti gli algoritmi necessari per eseguire compiti di visione artificiale. - Se parlo specificamente di Python, la cosa fantastica è che si integra facilmente con librerie famose e utili come numpy e matplotlib. **Cosa non Le piace di OpenCV?** È l'unica libreria su cui faccio affidamento per svolgere compiti di Visione Artificiale e la cosa interessante è che non ho mai riscontrato alcun problema nell'usarla, poiché ha un grande supporto dalla comunità. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Ci sono varie fonti per imparare OpenCV, consiglio ai principianti di non fare affidamento sulla documentazione ufficiale poiché non è chiara come le diverse implementazioni che si possono trovare sul web. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Costruire vari algoritmi di visione artificiale e utilizzarli nei diversi progetti che sviluppiamo nella nostra organizzazione. ### 20. Libreria di Visione Artificiale Implementata in C++ **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Deepak S. | Software Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 09, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** openCV è la libreria per implementare algoritmi di visione artificiale usando Python. Fornisce tutti i tipi di algoritmi come mascheramento del colore, tracciamento del colore, conversione dell'immagine in scala di grigi e puoi anche implementare il riconoscimento della mano usando openCV con pochissimo sforzo. Inoltre, è la libreria ben nota e quindi puoi ottenere pieno supporto online. È la migliore libreria CV per implementare algoritmi CV usando Python. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Mi piace tutto di openCV per python, ma non è disponibile per python3 e la sua configurazione per python2.7 è anche un po' affrettata e difficile. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Raccomando l'uso di openCV agli sviluppatori di visione artificiale perché rende il lavoro facile da implementare con quegli algoritmi complessi e permette di concentrarsi sullo sviluppo di ciò che è necessario sviluppare. Inoltre, ha ottime risorse di supporto disponibili, che è anche uno dei motivi per cui raccomando openCV. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Uso openCV per implementare vari algoritmi di visione artificiale con l'apprendimento automatico per il mio software utilizzando Python. Ha il miglior supporto disponibile su Internet. Ho sviluppato vari moduli per il mio progetto utilizzando openCV e sono stato in grado di implementarli facilmente anche sul sistema del cliente. Quindi è una libreria molto buona per Python. ### 21. Libreria di Visione Artificiale per C++ e Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 07, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** OpenCv è stato fondamentalmente sviluppato per C++ e, con il progresso del mondo, hanno trasformato la libreria in una libreria Python. Ho utilizzato la sua libreria Python per eseguire varie applicazioni di visione artificiale come il riconoscimento dei gesti, il riconoscimento facciale, il tracciamento dei colori, il tracciamento del bulbo oculare e molte altre, e sono stato in grado di implementarle facilmente utilizzando la libreria OpenCv per Python. È molto semplice da usare e, semplicemente osservando alcuni esempi, puoi facilmente programmare le tue esigenze. **Cosa non Le piace di OpenCV?** openCV è finora la migliore libreria CV per Python, quindi non c'è nulla da non apprezzare. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Consiglio di utilizzare openCV a coloro che sono esperti nell'uso di Python perché openCV per C++ è un po' difficile da usare secondo me, ma per Python bastano poche righe di codice e si ottiene un modello di riconoscimento facciale funzionante. Se vuoi implementare tali algoritmi di visione artificiale usando la libreria openCV per Python, è l'unica opzione che dovresti considerare. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Uso OpenCV per implementare gli algoritmi di visione artificiale in Python per integrarli nel software richiesto dal cliente. Ho implementato algoritmi di riconoscimento facciale, tracciamento del colore e riconoscimento della mano utilizzando OpenCV in Python e hanno funzionato senza alcun difetto, quindi adoro OpenCV. È la migliore libreria di visione artificiale. ### 22. Revisione aziendale di OpenCV **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** jill B. | elliot, Contabilità, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** OpenCv è stato creato per C++ e, con l'avanzare del mondo, hanno trasformato la libreria in una libreria Python. Ho utilizzato la sua libreria Python per eseguire diverse applicazioni di visione artificiale come il riconoscimento dei segnali, il riconoscimento facciale, il tracciamento dei colori, il tracciamento del bulbo oculare e molte altre ancora e sono stato in grado di implementarle efficacemente utilizzando la libreria OpenCv per Python. È estremamente facile da usare e semplicemente osservando alcuni esempi puoi facilmente codificare le tue necessità. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Questo è un ottimo prodotto, quindi è difficile trovare cose che non mi piacciono. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Prescrivo l'utilizzo di OpenCV a coloro che sono esperti nell'uso di Python, poiché OpenCV per C++ è un po' difficile da usare secondo me, ma per Python sono solo poche righe di codice e si ottiene un modello di riconoscimento facciale funzionante. Se hai bisogno di eseguire tali calcoli di visione artificiale utilizzando la libreria OpenCV di Python, è l'unica opzione che dovresti considerare. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizzo OpenCV per realizzare i calcoli di visione artificiale in Python per integrarli nel software richiesto dal cliente. Ho eseguito calcoli di riconoscimento facciale, tracciamento del colore e riconoscimento della mano utilizzando OpenCV in Python e ha funzionato senza problemi, quindi adoro semplicemente OpenCV. È la migliore libreria di visione artificiale. ### 23. Usare OpenCV con node.js è una soluzione eccellente per compiti di visione artificiale di alto livello. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ben L. | Co Founder, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Abbiamo utilizzato OpenCV in una manciata di progetti. Per ognuno di essi, siamo stati in grado di portare a termine un compito difficile di Visione Artificiale (CV) con relativamente poco sforzo ingegneristico. Questo non significa che non ci sia stato alcun lavoro, ma che ha richiesto significativamente meno lavoro ed esperienza rispetto alla costruzione di una soluzione personalizzata. Utilizzare OpenCV con un adattatore come Cylon per un linguaggio di alto livello consente una rapida prototipazione di idee che includono o si basano sulla CV. **Cosa non Le piace di OpenCV?** OpenCV, quando utilizzato con la sua interfaccia nativa, è spesso difficile da implementare. Hai bisogno di uno sviluppatore esperto in CV e che conosca anche C o C++. Questo non è facile da trovare nel mercato del lavoro attuale. In generale, OpenCV abbinato ad adattatori per linguaggi di livello superiore allevia questa necessità. In particolare sul lato server, lavorare in node.js è molto naturale e consente allo stack front e backend di rimanere nello stesso linguaggio. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Sono sicuramente un sostenitore di OpenCV. L'ho utilizzato in diversi progetti e, nonostante non abbia una solida formazione in CV, ha soddisfatto le mie esigenze e ci ha permesso di distribuire prodotti utilizzandolo come base tecnologica. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Prototipazione rapida di una piattaforma di segnaletica digitale umana, estrazione di caratteristiche per la scansione di documenti educativi e valutazione automatizzata, motore di interazione uomo-computer per un assistente di cucina intelligente, oltre a diverse altre funzionalità basate su CV. Abbiamo implementato sul desktop e lato server oltre a implementazioni su piattaforme con memoria più limitata come dispositivi mobili (iPad/iPhone). ### 24. Libreria di Visione Artificiale Multipiattaforma **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jash S. | Software Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** December 11, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Open CV è la migliore libreria di visione artificiale. Ci sono molte cose che mi piacciono di più di Open CV. Puoi facilmente tracciare i volti in un'immagine. Puoi facilmente convertire qualsiasi immagine in scala di grigi per la manipolazione. Puoi anche prendere facilmente qualsiasi sorgente come un'immagine o un flusso video. Puoi facilmente tracciare oggetti in un'immagine e ci sono molte altre funzionalità a riguardo. OpenCV è anche disponibile per Python, grazie al quale puoi combinare la potenza di Python con la visione artificiale. **Cosa non Le piace di OpenCV?** OpenCV è la migliore libreria CV multipiattaforma e non c'è nulla da non apprezzare. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** È consigliato perché è molto facile implementare algoritmi di visione artificiale in Python usando OpenCV. Rende il tuo lavoro molto più semplice. La facilità di implementare il riconoscimento facciale e il rilevamento facciale alla scala richiesta è semplicemente fantastica. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo openCV per implementare la visione artificiale nel nostro sistema, come trovare oggetti nel traffico, trovare persone nella folla, rilevamento facciale, riconoscimento facciale. Sviluppiamo anche molti software distribuibili utilizzando openCV per i nostri clienti secondo le loro specifiche. ### 25. Migliore libreria open source per la visione artificiale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kartik B. | Senior Software Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** December 05, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Fornisce tutto il necessario per la visione artificiale nell'apprendimento automatico o nell'IA. Puoi facilmente rilevare i contorni dalla fonte e manipolarli secondo le tue esigenze. Ho sviluppato molti programmi usando openCV. Puoi facilmente salvare un'immagine usando imwrite o, similmente, leggerla usando imread da qualsiasi fonte locale. Inoltre, puoi utilizzare lo streaming live dalla fotocamera come flusso di origine. Puoi facilmente convertire qualsiasi fotogramma in bianco e nero usando openCV, quindi openCV è una perfetta libreria open source per la visione artificiale secondo me. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Seriamente, openCv è come un DIO per noi perché senza openCV dovremmo programmare ogni singola riga necessaria per la CV, quindi non esiste nulla di simile a openCV, è il migliore. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Consigliato per lo sviluppo di software che utilizzano la visione artificiale e per questo nessun'altra libreria disponibile sul mercato è open source e valida quanto OpenCV, quindi OpenCV è l'unica e migliore opzione per le funzionalità di visione artificiale. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo openCV per integrare il rilevamento del volto, il riconoscimento delle mani e il riconoscimento facciale nei nostri software attraverso Python e openCV perché in quest'era abbiamo davvero bisogno delle suddette funzionalità sia per la sicurezza che per le caratteristiche di lusso, quindi per questo utilizziamo openCV perché nient'altro ci aiuta a farlo con tanta facilità. ### 26. Eccellenti caratteristiche e grande comunità **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Killian H. | Internship Software Engineer C++, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Open CV offre una miriade di funzionalità che lo rendono molto adattabile a quasi tutte le situazioni. Ad esempio, ci sono metodi integrati per l'output delle tue reti neurali, o per il debug dell'elaborazione delle immagini e così via. Inoltre, i compiti classici sono resi estremamente facili, come il tracciamento del volto, o anche semplicemente convertire immagini da/a scala di grigi o qualsiasi tipo di immagine disponibile (e ce ne sono molti). **Cosa non Le piace di OpenCV?** La documentazione potrebbe essere migliore. Può essere un problema scoprire cosa esattamente si dovrebbe fornire a certe funzioni, specialmente quando si lavora sulla compatibilità tra due librerie. Poiché si tratta di programmazione a basso livello, può richiedere molto più tempo del previsto per completare un compito e assicurarsi che non ci siano effetti collaterali. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Poiché si tratta di una libreria di basso livello, dovresti considerare il fatto che sarà lungo e spesso complicato capire come funziona e come affrontare molti piccoli problemi, che si tratti di casting di variabili o di impostare input appropriati per le funzioni. La documentazione non sarà estremamente utile, quindi potresti non esitare a fare affidamento sulla comunità. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Open CV è una grande libreria 'tutto in uno', che è gratuita e alla quale possiamo contribuire facilmente. I problemi vengono risolti facilmente grazie alla grande comunità. ### 27. Miglior prodotto per la visione artificiale in tempo reale **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Richa B. | Graduate Teaching Assistant, Istruzione superiore, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** La parte migliore di OpenCV è che è open source. I principali vantaggi dell'utilizzo di OpenCV sono che supporta i framework di Deep Learning TensorFlow, Torch/PyTorch e Caffe. L'accelerazione hardware è una funzione utile insieme al supporto per più sistemi operativi. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Open CV è mantenuto su una versione più vecchia di C, quindi ci sono molte limitazioni nel suo utilizzo. Altri linguaggi come C#, PERL, Ruby e Haskell richiedono l'uso di wrapper. Anche l'interfaccia utente può essere migliorata. L'ultima versione stabile è stata rilasciata 3 mesi fa e da allora non sono stati fatti miglioramenti significativi. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Miglior strumento open source per la visione artificiale **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizzo di OpenCV per applicazioni di visione artificiale in tempo reale. L'ho usato per applicazioni scritte in Java e Python. Gli algoritmi di apprendimento automatico statistico per alberi decisionali, alberi di potenziamento del gradiente, algoritmo di massimizzazione delle aspettative, algoritmo k-nearest neighbor, classificatore di Bayes ingenuo, reti neurali artificiali, foresta casuale, macchina a vettori di supporto (SVM) e reti neurali profonde (DNN) ### 28. Utilizzo OpenCV per prototipi di software di visione artificiale in un contesto di ricerca **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** OpenCV è un potente toolkit di visione artificiale che mi ha permesso di provare rapidamente concetti e algoritmi di visione artificiale in modo pratico. Sono stato in grado di migliorare rapidamente la mia competenza in visione artificiale e di ampliare le possibilità dei miei prototipi interattivi utilizzando questo toolkit ben progettato. Sono riuscito a costruire tavoli interattivi, interfacce gestuali basate su Kinect, oltre a semplici algoritmi di manipolazione delle immagini utilizzando questo toolkit. **Cosa non Le piace di OpenCV?** La documentazione del toolkit potrebbe essere migliorata aggiungendo più esempi visivi, video e demo interattive "prova tu stesso" (molto simili a W3Schools) dove possibile. Alcuni dei concetti di matrice possono essere scoraggianti per chi non è formalmente addestrato in Grafica Computerizzata. Quei concetti potrebbero essere resi più semplici. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo Open CV in un contesto di ricerca per costruire prototipi interattivi. Usiamo strumenti di visione artificiale per il tracciamento degli oggetti, il riconoscimento dei gesti e la progettazione di superfici interattive. ### 29. Buono per i bisogni di base, complesso per qualsiasi altra cosa. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Austin C. | Community Organizer + Hackathon Co-Founder, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** La comunità dietro il progetto è eccellente e fa del suo meglio per fornire supporto di qualità. Segnalare problemi è facile e di solito ricevono risposta rapidamente. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Poiché questo è un progetto gratuito, il supporto e la documentazione di solito non sono buoni come un'alternativa a pagamento, comprensibilmente. Molti compiti al di sopra del livello base richiedono molto sviluppo e personalizzazione con risultati variabili. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** L'installazione può essere complicata! Prova a vedere se le distribuzioni generiche soddisfano le tue esigenze prima di provare a personalizzarne una dal codice sorgente. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** OpenCV è all'avanguardia ed è familiare alla maggior parte delle persone che lavorano nel settore. Può essere un buon strumento con cui iniziare ed è la migliore ipotesi di terreno comune per tutti. ### 30. Migliore libreria open source per l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Dispositivi medici | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 07, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** È open source. Questo è il punto di forza più grande rispetto a Matlab, che ha anche ottime funzioni di elaborazione delle immagini. Lo uso sempre, soprattutto quando ho bisogno di fare prototipazione rapida con Python, poiché openCV supporta Python. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Il supporto è molto limitato. C'è una comunità online ma è comunque molto limitata. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Essere ben versato nei concetti di base dell'elaborazione delle immagini e in python/c++ **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Problemi di visione artificiale, analisi delle immagini per istologia, R&S nell'elaborazione delle immagini relative all'analisi delle immagini biomediche ### 31. OpenCV - Una libreria di visione artificiale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Purav A. | Assistant Project Manager, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 02, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** - OpenCV è una libreria open source, che può essere facilmente installata ed è semplice da usare. - Supporta più linguaggi come C, C++, Java e Python. - Supporta più sistemi operativi come Windows, Linux e Mac OS, iOS. **Cosa non Le piace di OpenCV?** La documentazione non è così buona. Puoi ottenere informazioni, ma non abbastanza. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Ci sono molti tutorial online e blog disponibili per la maggior parte degli algoritmi. Consultali, sarebbe di grande aiuto. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Sviluppo di progetti che includono: - Elaborazione delle immagini - Rilevamento del volto ### 32. Libreria di Visione Artificiale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rayan V. | Senior Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 03, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** - È open source, inoltre facile da installare e configurare. - Potente API per il rilevamento del viso e l'elaborazione delle immagini. - Supporto multilingue. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Francamente, nessun difetto poiché è l'unico su cui faccio affidamento per i compiti di elaborazione delle immagini, davvero una grande libreria di visione artificiale. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Ci sono molti tutorial disponibili sul web che sono migliori della documentazione. Usali come fonte di apprendimento. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Sviluppare prodotti che utilizzano l'elaborazione delle immagini. ### 33. Libreria Open Source per la Visione Artificiale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rahul T. | Project Manager, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 22, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Il supporto per diversi linguaggi di programmazione. Lo usavo con C, ora che sono passato a Python lo uso ancora per soddisfare lo scopo. **Cosa non Le piace di OpenCV?** La documentazione non è così buona. Un nuovo sviluppatore potrebbe affrontare alcuni problemi mentre impara attraverso la documentazione. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Non fare affidamento solo sulla documentazione, cerca anche tutorial online, sono migliori. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Sviluppiamo progetti di visione artificiale con openCV come base e per compiti di elaborazione delle immagini. ### 34. Qualità mista degli algoritmi ma tutto sommato stanno diventando uno standard de facto **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Automazione industriale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Sono disponibili molti algoritmi di alta qualità e, grazie alla vasta quantità di utenti, è facile ottenere aiuto e trovare informazioni, ad esempio su Stack Overflow. **Cosa non Le piace di OpenCV?** La qualità e lo stile degli algoritmi inclusi variano notevolmente a seconda dell'autore originale. Un aspetto e una sensazione più uniformi e regole più rigide sulla documentazione per gli algoritmi accettati sarebbero apprezzati. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Filtri immagine, trasformazione di Fourier, SIFT ### 35. Ottima applicazione di visione artificiale per uso educativo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Razin Z. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 13, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** Il confronto delle caratteristiche, il rilevamento e la descrizione delle caratteristiche è ciò che mi piace particolarmente. **Cosa non Le piace di OpenCV?** A volte può diventare complicato con l'abbinamento delle caratteristiche orb. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** La risoluzione può essere migliorata con nuove versioni per fare buon uso della grafica. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Utilizzato OpenCV per l'elaborazione visiva su un quadricottero per il rilevamento e l'evitamento degli ostacoli. Simulata una stanza piena di oggetti per testare l'algoritmo di evitamento delle collisioni. ### 36. Piattaforma facile per iniziare con l'elaborazione delle immagini **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Automazione industriale | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 03, 2018 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** È la facilità di programmazione e la flessibilità di programmare in C++ o Python **Cosa non Le piace di OpenCV?** Il processo di installazione. Ma è una cosa che si fa una volta sola. Quindi va bene. Anche la documentazione ha margine di miglioramento. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Stiamo usando la visione artificiale per l'automazione e la robotica ### 37. Apri Cv **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in E-Learning | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** la nuova funzionalità di dispatching dinamico è buona, inoltre ora può essere costruita come libreria C++ 11 utilizzando il flag ENABLE_CXX11. Fornisce un buon supporto per il rilevamento di forme di base, ad esempio cerchio, rettangolo ecc. L'aggiornamento relativo in OpenCV aiuta a migliorare la velocità nei nostri test di prestazioni core e imgproc. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Per le immagini in cui le condizioni di illuminazione non sono molto buone, potrebbe non funzionare perfettamente. POC per il riconoscimento del testo, il risultato tende a variare a seconda della qualità dell'immagine e delle condizioni di illuminazione. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Poiché sicuramente contribuisce alle esigenze basate sul progetto. ### 38. buono per modellare oggetti 3D **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** potrebbe lavorare su più progetti nel design interattivo e nella grafica computerizzata **Cosa non Le piace di OpenCV?** molto difficile da integrare con qualsiasi IDE La parte delle librerie dovrebbe sviluppare il proprio IDE **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Creato oggetti 3D e colorati utilizzando OpenCV e semplice C++ ### 39. SDK all'avanguardia per l'elaborazione delle immagini **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alessandro O. | Tech Lead, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 15, 2016 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** - Meraviglioso SDK per l'elaborazione delle immagini - È utilizzato anche nel mondo accademico per la ricerca, quindi è una tecnologia all'avanguardia - Poiché è scritto in C++, è performante e facilmente collegabile a progetti esistenti di qualsiasi tipo tramite bridge - Ha una documentazione davvero ampia e dettagliata - C'è una grande comunità, quindi è facile trovare tutorial o ottenere aiuto - Ha un bellissimo bridge Python che è meraviglioso per prototipare i tuoi algoritmi **Cosa non Le piace di OpenCV?** - L'ho usato principalmente con Swift, ma poiché non esiste ancora un bridge adeguato, ho dovuto fare affidamento su Objective-C++ per scrivere un bridge per interagire con il mio codice Swift. Va bene, qualsiasi sviluppatore iOS dovrebbe essere in grado di fare lo stesso, comunque sarebbe bello in futuro avere un vero porting/bridge Swift che sfrutti la potenza e l'espressività del linguaggio. - È davvero a basso livello, quindi se hai bisogno di una soluzione rapida potrebbe richiedere più tempo del previsto per farlo funzionare. **Raccomandazioni per chi sta considerando OpenCV:** Tieni presente che è potente ma anche di basso livello, quindi devi approfondire il suo concetto. Ci sono molti tutorial in giro, e probabilmente troverai un modo per risolvere il tuo problema senza capirlo completamente, comunque se vuoi fare qualcosa di più serio devi avere una certa conoscenza del mondo dell'elaborazione delle immagini. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato per rilevare rettangoli durante la visualizzazione in tempo reale della fotocamera dell'iPhone. Ho dovuto elaborare l'immagine più volte per avere il rilevamento dei bordi e delle forme. ### 40. Un ottimo sistema, ma niente di nuovo rispetto alle librerie open source **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2017 **Cosa Le piace di più di OpenCV?** È un ottimo strumento tutto in uno per l'elaborazione delle immagini. **Cosa non Le piace di OpenCV?** Sembra più lento e si integra meno bene nel codice rispetto a una libreria di elaborazione delle immagini equivalente. **Quali problemi sta risolvendo OpenCV e in che modo La sta aiutando?** Rilevamento oggetti. ## OpenCV Discussions - [A cosa serve OpenCV?](https://www.g2.com/it/discussions/opencv-what-is-opencv-used-for) - 1 comment - [Quale algoritmo utilizza OpenCV?](https://www.g2.com/it/discussions/what-algorithm-does-opencv-use) - 1 comment - [View OpenCV pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/opencv/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-16+20%3A35%3A21+-0500&secure%5Bsession_id%5D=43483340-dac4-4d52-9593-af27736406cb&secure%5Btoken%5D=b1892e68d9a8672b978cefba74054e07e830beaaa3a79a5b02e250f3b8bac33f&format=llm_user) ## OpenCV Features **Tipo di riconoscimento** - Rilevamento delle emozioni - Rilevamento Oggetti - Rilevamento del testo - Analisi del movimento - Ricostruzione della scena - Rilevamento del logo - Rilevamento di Contenuti Espliciti - Rilevamento video **Riconoscimento facciale** - Analisi Facciale - Confronto facciale **Etichettatura** - Addestramento del modello - Riquadri di delimitazione - Rilevamento Immagine Personalizzato **Distribuzione** - Integrazioni ## Top OpenCV Alternatives - [Google Cloud Vision API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-vision-api/reviews) - 4.4/5.0 (83 reviews) - [Microsoft Computer Vision API](https://www.g2.com/it/products/microsoft-computer-vision-api/reviews) - 4.1/5.0 (48 reviews) - [Amazon Rekognition](https://www.g2.com/it/products/amazon-rekognition/reviews) - 4.3/5.0 (28 reviews)