🚀 OpenCV MCP 服务器
OpenCV MCP（Open Source Computer Vision Machine Learning Processing）服务器是基于Python的图像与视频处理工具。它融合了OpenCV库功能和机器学习模型，支持实时处理、批量处理和云部署，为图像和视频处理提供了强大的解决方案。
🚀 快速开始
使用以下命令安装 OpenCV MCP 服务器：
pip install opencv-mcp-server
✨ 主要特性
- 图像处理：涵盖图像增强、过滤、边缘检测等操作。
- 目标检测：借助 YOLO、Faster R-CNN 等模型进行目标识别。
- 视频分析：可实现视频流的实时监控和事件检测。
- 机器学习集成：支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的模型部署。
- 云服务支持：提供 REST API 接口，便于与其他系统集成。
💻 使用示例
基础用法
图像处理工具
- 图像调整大小工具（
resize_image_tool）：调整图像的宽度和高度。
result = resize_image_tool(
image_path="input.jpg",
width=800,
height=600
)
resized_image_path = result["output_path"]
- 应用滤镜工具（
apply_filter_tool）：应用不同类型的图像滤镜。
result = apply_filter_tool(
image_path="input.jpg",
filter_type="gaussian",
kernel_size=5
)
filtered_image_path = result["output_path"]
机器学习工具
- 目标检测工具（
detect_objects_tool）：使用预训练的模型在图像中检测目标。
detections = detect_objects_tool(
image_path="input.jpg",
confidence_threshold=0.7,
nms_threshold=0.3
)
for detection in detections:
print(f"Detected object: {detection['label']}, Confidence: {detection['confidence']}")
视频处理工具
- 提取视频帧工具（
extract_video_frames_tool）：从视频文件中提取特定帧。
frames = extract_video_frames_tool(
video_path="input.mp4",
start_frame=0,
step=10,
max_frames=50
)
for frame in frames:
print(f"Frame {frame['index']} extracted at path: {frame['path']}")
- 视频目标检测工具（
detect_video_objects_tool）：在视频流中实时检测目标。
detections = detect_video_objects_tool(
video_path="input.mp4",
model_paths=["model1.pth", "model2.pth"],
confidence_threshold=0.5,
frame_step=1
)
for detection in detections:
print(f"Detected object: {detection['label']}, Confidence: {detection['confidence']}")
其他工具
- 直方图生成工具（
generate_histogram_tool）：生成图像的颜色直方图。
histogram = generate_histogram_tool(
image_path="input.jpg",
color_space="RGB",
bins=256
)
高级用法
目标检测与跟踪
detections = detect_objects_tool(
image_path="input.jpg",
confidence_threshold=0.7,
nms_threshold=0.3
)
for detection in detections:
print(f"Detected object: {detection['label']}, Confidence: {detection['confidence']}")
视频处理
frames = extract_video_frames_tool(
video_path="input.mp4",
start_frame=0,
step=10,
max_frames=50
)
for frame in frames:
print(f"Frame {frame['index']} extracted at path: {frame['path']}")
📚 详细文档
图像处理工具
图像调整大小工具（resize_image_tool）
调整图像的宽度和高度。 参数：
image_path: 输入图像路径。width: 调整后的宽度。height: 调整后的高度。
应用滤镜工具（apply_filter_tool）
应用不同类型的图像滤镜。 参数：
image_path: 输入图像路径。filter_type: 滤镜类型（"gaussian", "median", "blur" 等）。kernel_size: 核大小（默认为3）。sigma: 高斯标准差（仅适用于高斯滤镜）。
机器学习工具
目标检测工具（detect_objects_tool）
使用预训练的模型在图像中检测目标。 参数：
image_path: 输入图像路径。confidence_threshold: 置信度阈值（默认为0.5）。nms_threshold: 非极大值抑制阈值（默认为0.4）。
视频处理工具
提取视频帧工具（extract_video_frames_tool）
从视频文件中提取特定帧。 参数：
video_path: 输入视频路径。start_frame: 开始帧数（默认为0）。step: 帧步长（默认为1）。max_frames: 最大提取帧数（默认为无限制）。
视频目标检测工具（detect_video_objects_tool）
在视频流中实时检测目标。 参数：
video_path: 输入视频路径。model_paths: 预训练模型路径列表。confidence_threshold: 置信度阈值（默认为0.5）。frame_step: 帧处理步长（默认为1）。
其他工具
直方图生成工具（generate_histogram_tool）
生成图像的颜色直方图。 参数：
image_path: 输入图像路径。color_space: 颜色空间（"RGB", "HSV", "LUV" 等）。bins: 直方图的 bins 数量（默认为256）。
📚 实际应用场景
智慧交通
- 车牌识别：使用目标检测和OCR技术实现自动车牌识别。
- 流量监控：实时分析视频流，统计车辆和行人数量。
安防监控
- 异常行为检测：通过深度学习模型检测视频中的异常行为。
- 人脸识别：部署在门禁系统中进行身份验证。
医疗影像处理
- 肿瘤检测：使用卷积神经网络（CNN）辅助医生识别医学影像中的病变区域。
- 图像增强：提高低质量医疗影像的可读性。
📚 路线图
计划功能
- 统计分析工具：集成数据可视化和统计分析功能，便于用户分析处理结果。
- 自动化模型更新：支持在线更新预训练模型，保持检测精度和速度。
- 扩展硬件支持：优化服务器版本，支持更多类型的硬件加速（如NVIDIA GPU）。
未来计划
- 多模态数据处理：支持同时处理图像、文本和语音等多种类型的数据。
- 增强隐私保护：引入联邦学习（Federated Learning）技术，保护用户数据隐私。
- 云原生部署：优化容器化部署流程，提升在 Kubernetes 环境中的运行效率。
🤝 贡献
参与方式
- 问题反馈：通过 GitHub 提交 issue 报告使用中遇到的问题。
- 功能建议：提出新功能或改进建议，参与需求讨论。
- 代码贡献： Fork 项目仓库，提交 Pull Request。
💼 商业支持
如需商业用途，请联系项目维护者获取授权和相关支持服务。