Opencv MCP Server

🚀 OpenCV MCP 服務器

OpenCV MCP（Open Source Computer Vision Machine Learning Processing）服務器是基於Python的圖像與視頻處理工具。它融合了OpenCV庫功能和機器學習模型，支持即時處理、批量處理和雲部署，為圖像和視頻處理提供了強大的解決方案。

🚀 快速開始

使用以下命令安裝 OpenCV MCP 服務器：

pip install opencv-mcp-server

✨ 主要特性

• 圖像處理：涵蓋圖像增強、過濾、邊緣檢測等操作。
• 目標檢測：藉助 YOLO、Faster R-CNN 等模型進行目標識別。
• 視頻分析：可實現視頻流的即時監控和事件檢測。
• 機器學習集成：支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的模型部署。
• 雲服務支持：提供 REST API 接口，便於與其他系統集成。

💻 使用示例

基礎用法

圖像處理工具

• 圖像調整大小工具（resize_image_tool）：調整圖像的寬度和高度。

result = resize_image_tool(
    image_path="input.jpg",
    width=800,
    height=600
)
resized_image_path = result["output_path"]

• 應用濾鏡工具（apply_filter_tool）：應用不同類型的圖像濾鏡。

result = apply_filter_tool(
    image_path="input.jpg",
    filter_type="gaussian",
    kernel_size=5
)
filtered_image_path = result["output_path"]

機器學習工具

• 目標檢測工具（detect_objects_tool）：使用預訓練的模型在圖像中檢測目標。

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']}")

視頻處理工具

• 提取視頻幀工具（extract_video_frames_tool）：從視頻文件中提取特定幀。

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']}")

• 視頻目標檢測工具（detect_video_objects_tool）：在視頻流中即時檢測目標。

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

• 直方圖生成工具（generate_histogram_tool）：生成圖像的顏色直方圖。

histogram = generate_histogram_tool(
    image_path="input.jpg",
    color_space="RGB",
    bins=256
)

高級用法

目標檢測與跟蹤

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']}")

視頻處理

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']}")

📚 詳細文檔

圖像處理工具

圖像調整大小工具（resize_image_tool）

調整圖像的寬度和高度。 參數：

• image_path: 輸入圖像路徑。
• width: 調整後的寬度。
• height: 調整後的高度。

應用濾鏡工具（apply_filter_tool）

應用不同類型的圖像濾鏡。 參數：

• image_path: 輸入圖像路徑。
• filter_type: 濾鏡類型（"gaussian", "median", "blur" 等）。
• kernel_size: 核大小（默認為3）。
• sigma: 高斯標準差（僅適用於高斯濾鏡）。

機器學習工具

目標檢測工具（detect_objects_tool）

使用預訓練的模型在圖像中檢測目標。 參數：

• image_path: 輸入圖像路徑。
• confidence_threshold: 置信度閾值（默認為0.5）。
• nms_threshold: 非極大值抑制閾值（默認為0.4）。

視頻處理工具

提取視頻幀工具（extract_video_frames_tool）

從視頻文件中提取特定幀。 參數：

• video_path: 輸入視頻路徑。
• start_frame: 開始幀數（默認為0）。
• step: 幀步長（默認為1）。
• max_frames: 最大提取幀數（默認為無限制）。

視頻目標檢測工具（detect_video_objects_tool）

在視頻流中即時檢測目標。 參數：

• video_path: 輸入視頻路徑。
• model_paths: 預訓練模型路徑列表。
• confidence_threshold: 置信度閾值（默認為0.5）。
• frame_step: 幀處理步長（默認為1）。

其他工具

直方圖生成工具（generate_histogram_tool）

生成圖像的顏色直方圖。 參數：

• image_path: 輸入圖像路徑。
• color_space: 顏色空間（"RGB", "HSV", "LUV" 等）。
• bins: 直方圖的 bins 數量（默認為256）。

📚 實際應用場景

智慧交通

• 車牌識別：使用目標檢測和OCR技術實現自動車牌識別。
• 流量監控：即時分析視頻流，統計車輛和行人數量。

安防監控

• 異常行為檢測：通過深度學習模型檢測視頻中的異常行為。
• 人臉識別：部署在門禁系統中進行身份驗證。

醫療影像處理

• 腫瘤檢測：使用卷積神經網絡（CNN）輔助醫生識別醫學影像中的病變區域。
• 圖像增強：提高低質量醫療影像的可讀性。

📚 路線圖

計劃功能

• 統計分析工具：集成數據可視化和統計分析功能，便於用戶分析處理結果。
• 自動化模型更新：支持在線更新預訓練模型，保持檢測精度和速度。
• 擴展硬件支持：優化服務器版本，支持更多類型的硬件加速（如NVIDIA GPU）。

未來計劃

• 多模態數據處理：支持同時處理圖像、文本和語音等多種類型的數據。
• 增強隱私保護：引入聯邦學習（Federated Learning）技術，保護用戶數據隱私。
• 雲原生部署：優化容器化部署流程，提升在 Kubernetes 環境中的運行效率。

🤝 貢獻

參與方式

1. 問題反饋：通過 GitHub 提交 issue 報告使用中遇到的問題。
2. 功能建議：提出新功能或改進建議，參與需求討論。
3. 代碼貢獻： Fork 項目倉庫，提交 Pull Request。

💼 商業支持

如需商業用途，請聯繫項目維護者獲取授權和相關支持服務。