OpenCV es una biblioteca de código abierto para visión por computadora, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Puede procesar imágenes y videos para identificar objetos y rostros, trabajar con código de barras y código QR, entre otros. Admite una amplia variedad de lenguajes de programación tales como Python, C++ y Java.

Se sugiere el trabajo con opencv en entornos virtuales de Python. Para ello debe:

1. Crear un entorno virtual con Anaconda, por ejemplo, cv_cpu

conda create -n cv_cpu Python=3.7 anaconda

2. Activar el entorno virtual

source ~/.bashrc
conda activate cv_cpu

3. Instalar la biblioteca de opencv en el entorno virtual

conda install -c conda-forge opencv

4. Verificar la instalación:

4.1. Escriba los siguientes comandos:

conda activate cv_cpu
python -c "import cv2; print ('cv2 version  = ' , cv2.__version__)"

4.2. Escriba el siguiente código en el que se cambia de tamaño una imagen (en este caso penguins.png) y cree un script de Slurm para enviar a ejecutarlo en el HPC UO.

import cv2
img = cv2.imread ("penguins.png",0)
resized_image = cv2.resize(img, (650,500))
cv2.imwrite('PenguinsResized.jpg',resized_image)