Umjetna inteligencija uključuje različite oblasti, mnogi od njih zahtijevaju hvatanje ili tumačenje signala iz inostranstva. U ovom postu ćemo vidjeti alate otvorenog koda za kompjuterski vid.
To je jedno od mnogih polja gdje je besplatni softver otvorenog koda vodeći nadmašuju vlasničke alternative.
Šta je kompjuterski vid?
Kompjuteri su dugo vremena mogli da snimaju slike, ali natjerati ga da ih prepozna i reaguje na njih je polje koje je uzelo maha posljednjih godina. Interes za ovu vrstu sposobnosti porastao je iz nastojanja da se poboljšaju tehnologije prepoznavanja lica i utrke za razvoj prvog vozila bez vozača.
Izazov je stvoriti algoritme koji su sposobni da prepoznaju oblike, boje i uzorke na slikama snimljenim kompjuterima., kao i otkrivanje kretanja, praćenje stvari i razumijevanje njihove prostorne lokacije. Najmoćniji alati koriste algoritme dubokog učenja obučene na milionima poznatih slika koji će vam omogućiti da prepoznate obrasce i da predvidite u budućnosti.
Osim autonomnih vozila, postoje i druge moguće upotrebe kao što su analiza medicinskih slika ili otkrivanje nedostataka u proizvedenim proizvodima koji nisu vidljivi ljudskom oku.
Algoritam dubokog učenja razlikuje se od tradicionalnih algoritama učenja u tome što se zasniva na višeslojnoj neuronskoj mreži koja je sposobna da uči tako što sama izdvaja relevantne informacije iz ulaznih podataka.
Alati otvorenog koda za kompjuterski vid
Biblioteka kompjuterskog vida je skup unaprijed napisanih programa koje mogu koristiti oni koji razvijaju aplikacije koje zahtijevaju mogućnosti obrade slike i videa. Korištenje ovih biblioteka vam omogućava da smanjite vrijeme kodiranja.
OpenCV
Es najpopularnija knjižara na ovoj listi. Ima verzije za programske jezike Python, Java, C++ i Javascript između ostalih. Može se uključiti u aplikacije za Windows, Mac i Android.
Neke od upotreba OpenCV-a su prepoznavanje lica, detekcija pokreta, identifikacija gestom i detekcija objekata.
SimpleCV
Radi se o tome skupa softvera i biblioteka razvijenih u Python-u idealnih za izradu prototipova aplikacija kompatibilnih s različitim web, IP kamerama i kamerama mobilnih uređaja.
Ne zahtijeva toliko učenja kao druge opcije.
deepface
como njegovo ime ukazuje na to, to je alat za rad sa licima. To je biblioteka za Python koja vam omogućava da analizirate lica u realnom vremenu, prepoznate ih, izvršite provjere i analizirate njihove atribute.
BoofCV
Ovaj softver Napisan je od nule i fokusira se na obradu slike niskog nivoa, kalibraciju kamere, detekciju/praćenje karakteristika, uzorkovanje pokreta i prepoznavanje. Sve ovo u realnom vremenu.
OpenWINE
Ime ove biblioteke dolazi od akronima za Open Visual Inference i Neural Network Optimization. Sastoji se od skupa alata za optimizaciju aplikacija koje oponašaju ljudsku viziju. Njegova upotreba zahtijeva posjedovanje prethodno obučenog modela. Njegova upotreba je namijenjena za detekciju objekata, prepoznavanje lica i pokreta i bojenje.
albumations
Es Python biblioteka koja se koristi za klasifikaciju slika, procjenu poze i detekciju objekata.
Kafa
Zanimljivo je kako se inicijali umjetne inteligencije odnose na hranu, vino, kafa. U potonjem slučaju to znači konvolucionu arhitekturu za brzo ugrađivanje karakteristika. Napisan je na C++, iako ima podršku za više jezika i različite arhitekture dubokog učenja. Idealan je za klasifikaciju i segmentaciju slika, što ga čini idealnim za akademske istraživačke projekte, prototipove proizvoda i velike industrijske aplikacije koje zahtijevaju viziju, glas i multimedijalne mogućnosti.
Evidentno je da ima još mnogo toga da se uradi na polju veštačke inteligencije. Ali, postojanje biblioteka otvorenog koda daje nam nadu da rješenja koja se razvijaju nisu pod kontrolom nekolicine.