Tekoäly sisältää useita aloja, monet niistä vaativat ulkomailta tulevien signaalien talteenottoa tai tulkintaa. Tässä viestissä näemme avoimen lähdekoodin työkaluja tietokonenäköön.
Se on yksi monista aloista missä ilmaiset ja avoimen lähdekoodin ohjelmistot johtavat parempia kuin patentoidut vaihtoehdot.
Mikä on tietokonenäkö?
Tietokoneet ovat pystyneet ottamaan kuvia jo pitkään, mutta saada hänet tunnistamaan ne ja reagoimaan niihin on ala, joka on lähtenyt nousuun viime vuosina. Kiinnostus tämäntyyppisiä ominaisuuksia kohtaan kasvoi pyrkimyksistä parantaa kasvojentunnistustekniikoita ja kilpailusta ensimmäisen kuljettajattoman ajoneuvon kehittämiseksi.
Haasteena on luoda algoritmeja, jotka pystyvät tunnistamaan muotoja, värejä ja kuvioita tietokoneilla otetuista kuvista., sekä havaita liikettä, seurata asioita ja ymmärtää niiden avaruussijaintia. Tehokkaimmissa työkaluissa käytetään miljoonille tunnetuille kuville koulutettuja syväoppimisalgoritmeja, joiden avulla voit tunnistaa kuvioita ja tehdä ennusteita tulevaisuudesta.
Autonomisten ajoneuvojen lisäksi käytettävissä on muitakin käyttökohteita, kuten lääketieteellisten kuvien analysointi tai valmistettujen tuotteiden vikojen havaitseminen, jotka eivät ole ihmissilmälle näkyviä.
Syväoppimisalgoritmi eroaa perinteisistä oppimisalgoritmeista sikäli, että se perustuu monikerroksiseen hermoverkkoon, joka pystyy oppimaan poimimalla oleellista tietoa tulotiedoista itsestään.
Avoimen lähdekoodin työkalut tietokonenäköön
Tietokonenäkökirjasto on joukko valmiiksi kirjoitettuja ohjelmia, joita voivat käyttää ne, jotka kehittävät sovelluksia, jotka vaativat kuvan ja videon käsittelyominaisuuksia. Näiden kirjastojen avulla voit lyhentää koodausaikaa.
OpenCV
Es suosituin tämän luettelon kirjakaupoista. Siinä on versioita ohjelmointikielille mm. Python, Java, C++ ja Javascript. Se voidaan sisällyttää Windows-, Mac- ja Android-sovelluksiin.
Jotkut OpenCV:n käyttötarkoitukset ovat kasvojentunnistus, liikkeentunnistus, eleiden tunnistaminen ja esineiden tunnistus.
Yksinkertainen CV
Kyse on Pythonissa kehitetyistä ohjelmistoista ja kirjastoista, jotka ovat ihanteellisia eri web-, IP- ja mobiililaitteiden kameroiden kanssa yhteensopivien sovellusten prototyyppien tekemiseen.
Se ei vaadi niin paljon oppimista kuin muut vaihtoehdot.
syvä pinta
Como hänen nimensä osoittaa sen, se on työkalu kasvojen käsittelyyn. Se on Python-kirjasto, jonka avulla voit analysoida kasvoja reaaliajassa, tunnistaa ne, suorittaa tarkistuksia ja analysoida niiden ominaisuuksia.
BoofCV
Tämä ohjelmisto Se on kirjoitettu tyhjästä ja keskittyy matalan tason kuvankäsittelyyn, kameran kalibrointiin, ominaisuuksien tunnistukseen/seurantaan, liikekuviointiin ja tunnistamiseen. Kaikki tämä reaaliajassa.
OpenWINE
Nimi Tämä kirjasto tulee lyhenteestä Open Visual Inference ja Neural Network Optimization. Se koostuu joukosta työkaluja ihmisen näköä jäljittelevien sovellusten optimointiin. Sen käyttö vaatii valmiiksi koulutetun mallin. Sen käyttö on tarkoitettu esineiden havaitsemiseen, kasvojen ja liikkeiden tunnistamiseen ja väritykseen.
Albuminaatiot
Es Python-kirjasto, jota käytetään kuvien luokitukseen, asennon arvioimiseen ja objektien havaitsemiseen.
Caffe
On mielenkiintoista, kuinka tekoälyn alkukirjaimet viittaavat ruokaan, viiniin, kahvia. Jälkimmäisessä tapauksessa se tarkoittaa Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. Se on kirjoitettu C++-kielellä, vaikka siinä on tuki useille kielille ja erilaisille syväoppimisarkkitehtuureille. Se sopii erinomaisesti kuvien luokitteluun ja segmentointiin, joten se sopii erinomaisesti akateemisiin tutkimusprojekteihin, tuoteprototyyppeihin ja suuriin teollisiin sovelluksiin, jotka vaativat näkö-, ääni- ja multimediaominaisuuksia.
On selvää, että tekoälyn alalla on vielä paljon tehtävää. Mutta avoimen lähdekoodin kirjastojen olemassaolo antaa toivoa, että kehitetyt ratkaisut eivät ole muutamien hallinnassa.