Open-Source-Tools für Computer Vision

Computer Vision ist ein schnell wachsendes Gebiet.

Künstliche Intelligenz umfasst verschiedene Bereiche, Viele von ihnen erfordern die Erfassung oder Interpretation von Signalen aus dem Ausland. In diesem Beitrag werden wir Open-Source-Tools für Computer Vision sehen.

Es ist eines von vielen Feldern wo freie und Open-Source-Software führend ist proprietäre Alternativen übertreffen.

Was ist Computervision?

Computer können schon lange Bilder aufnehmen, aber Ihn dazu zu bringen, sie zu erkennen und darauf zu reagieren, ist ein Feld, das in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat. Das Interesse an dieser Art von Fähigkeiten wuchs durch die Bemühungen zur Verbesserung der Gesichtserkennungstechnologien und den Wettlauf um die Entwicklung des ersten fahrerlosen Fahrzeugs.

Die Herausforderung besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die in der Lage sind, Formen, Farben und Muster in den von Computern aufgenommenen Bildern zu erkennen., sowie Bewegungen erkennen, Dinge verfolgen und ihre räumliche Lage verstehen. Die leistungsstärksten Tools verwenden Deep-Learning-Algorithmen, die auf Millionen bekannter Bilder trainiert wurden und es Ihnen ermöglichen, Muster zu erkennen und in Zukunft Vorhersagen zu treffen.

Neben autonomen Fahrzeugen gibt es weitere Anwendungsmöglichkeiten wie die Analyse medizinischer Bilder oder die Erkennung von für das menschliche Auge nicht sichtbaren Fehlern an hergestellten Produkten.

Ein Deep-Learning-Algorithmus unterscheidet sich von herkömmlichen Lernalgorithmen , dass es auf einem mehrschichtigen neuronalen Netzwerk basiert, das lernfähig ist, indem es selbst relevante Informationen aus den Eingabedaten extrahiert.

Open-Source-Tools für Computer Vision

Eine Computer-Vision-Bibliothek ist eine Reihe vorgefertigter Programme, die von denjenigen verwendet werden können, die Anwendungen entwickeln, die Bild- und Videoverarbeitungsfunktionen erfordern. Durch die Verwendung dieser Bibliotheken können Sie die Codierungszeit verkürzen.

OpenCV

Es die beliebteste der Buchhandlungen auf dieser Liste. Es hat unter anderem Versionen für die Programmiersprachen Python, Java, C++ und Javascript. Es kann in Anwendungen für Windows, Mac und Android integriert werden.

Einige der Anwendungen von OpenCV sind Gesichtserkennung, Bewegungserkennung, Gestenerkennung und Objekterkennung.

SimpleCV

Es geht darum einer Reihe von Software und Bibliotheken, die in Python entwickelt wurden und sich ideal für das Prototyping von Anwendungen eignen, die mit verschiedenen Web-, IP- und Mobilgerätekameras kompatibel sind.

Es erfordert nicht so viel Lernen wie die anderen Optionen.

Tiefes Gesicht

Como seinen Namen zeigt es an, es ist ein Werkzeug zum Arbeiten mit Gesichtern. Es ist eine Bibliothek für Python, mit der Sie Gesichter in Echtzeit analysieren, sie erkennen, Überprüfungen durchführen und ihre Attribute analysieren können.

BoofCV

Diese Software Es wurde von Grund auf neu geschrieben und konzentriert sich auf Low-Level-Bildverarbeitung, Kamerakalibrierung, Merkmalserkennung/-verfolgung, Bewegungsmuster und Erkennung. All dies in Echtzeit.

OpenVINO

Name dieser Bibliothek stammt von dem Akronym für Open Visual Inference and Neural Network Optimization. Es besteht aus einer Reihe von Tools zur Optimierung von Anwendungen, die das menschliche Sehen emulieren. Seine Verwendung erfordert ein vortrainiertes Modell. Sein Einsatz ist für die Objekterkennung, Gesichts- und Bewegungserkennung und Farbgebung vorgesehen.

Albumentationen

Es eine Python-Bibliothek, die zur Bildklassifizierung, Posenschätzung und Objekterkennung verwendet wird.

Caffe

Es ist merkwürdig, wie sich die Initialen der künstlichen Intelligenz auf Essen, Wein beziehen, Kaffee. Im letzteren Fall bedeutet es Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. Es ist in C++ geschrieben, obwohl es mehrere Sprachen und verschiedene Deep-Learning-Architekturen unterstützt. Es ist ideal für die Bildklassifizierung und -segmentierung und somit ideal für akademische Forschungsprojekte, Produktprototypen und groß angelegte industrielle Anwendungen, die Vision-, Sprach- und Multimedia-Fähigkeiten erfordern.

Es ist offensichtlich, dass im Bereich der künstlichen Intelligenz noch viel zu tun ist. Aber die Existenz von Open-Source-Bibliotheken gibt uns Hoffnung, dass die entwickelten Lösungen nicht von wenigen kontrolliert werden.


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