Opencv MCP Server

🚀 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

1. 问题反馈：通过 GitHub 提交 issue 报告使用中遇到的问题。
2. 功能建议：提出新功能或改进建议，参与需求讨论。
3. 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。