Umjetna inteligencija uključuje različita područja, mnogi od njih zahtijevaju hvatanje ili tumačenje signala iz inozemstva. U ovom postu ćemo vidjeti alate otvorenog koda za računalni vid.
To je jedno od mnogih polja gdje prednjači besplatni i otvoreni softver nadmašuju vlasničke alternative.
Što je računalni vid?
Računala već dugo mogu snimati slike, ali natjerati ga da ih prepozna i reagira na njih polje je koje je uzelo maha posljednjih godina. Zanimanje za ovu vrstu mogućnosti poraslo je iz nastojanja da se poboljšaju tehnologije prepoznavanja lica i utrke za razvojem prvog vozila bez vozača.
Izazov je stvoriti algoritme koji su sposobni prepoznati oblike, boje i uzorke na slikama snimljenim računalima., kao i otkrivanje kretanja, praćenje stvari i razumijevanje njihove prostorne lokacije. Najmoćniji alati koriste algoritme dubinskog učenja trenirane na milijunima poznatih slika koji će vam omogućiti prepoznavanje uzoraka i predviđanja u budućnosti.
Osim autonomnih vozila, postoje i druge moguće upotrebe kao što je analiza medicinskih slika ili otkrivanje nedostataka u proizvedenim proizvodima koji nisu vidljivi ljudskom oku.
Algoritam dubokog učenja razlikuje se od tradicionalnih algoritama učenja utoliko što se temelji na višeslojnoj neuronskoj mreži koja je sposobna učiti tako što sama izvlači relevantne informacije iz ulaznih podataka.
Alati otvorenog koda za računalni vid
Knjižnica računalnog vida je skup unaprijed napisanih programa koje mogu koristiti oni koji razvijaju aplikacije koje zahtijevaju mogućnosti obrade slike i videa. Korištenje ovih biblioteka omogućuje vam smanjenje vremena kodiranja.
OpenCV
Es najpopularnija od knjižara na ovom popisu. Među ostalim ima verzije za programske jezike Python, Java, C++ i Javascript. Može se uključiti u aplikacije za Windows, Mac i Android.
Neke od upotreba OpenCV-a su prepoznavanje lica, detekcija pokreta, identifikacija gestama i detekcija predmeta.
Jednostavan CV
Riječ je o skupa softvera i biblioteka razvijenih u Pythonu idealnih za izradu prototipova aplikacija kompatibilnih s različitim web kamerama, IP kamerama i kamerama mobilnih uređaja.
Ne zahtijeva toliko učenja kao druge opcije.
duboko lice
Como njegovo ime označava, to je alat za rad s licima. To je biblioteka za Python koja vam omogućuje analizu lica u stvarnom vremenu, njihovo prepoznavanje, provođenje verifikacija i analizu njihovih atributa.
BoofCV
Ovaj softver Napisan je od nule i fokusiran je na nisku razinu obrade slike, kalibraciju kamere, otkrivanje/praćenje značajki, uzorkovanje pokreta i prepoznavanje. Sve to u stvarnom vremenu.
OpenWINE
Ime ove biblioteke dolazi od akronima za Open Visual Inference and Neural Network Optimization. Sastoji se od skupa alata za optimiziranje aplikacija koje oponašaju ljudski vid. Njegova uporaba zahtijeva prethodno uvježban model. Njegova je uporaba namijenjena detekciji objekata, prepoznavanju lica i pokreta te bojanju.
albumacije
Es Python biblioteka koja se koristi za klasifikaciju slika, procjenu poze i otkrivanje objekata.
Kava
Zanimljivo je kako se inicijali Umjetne inteligencije odnose na hranu, vino, kava. U potonjem slučaju to znači konvolucionarnu arhitekturu za brzo ugrađivanje značajki. Napisan je u 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 primjene koje zahtijevaju vid, glas i multimedijske mogućnosti.
Evidentno je da na području umjetne inteligencije ima još puno toga za napraviti. No, postojanje knjižnica otvorenog koda daje nam nadu da rješenja koja se razvijaju ne kontrolira nekolicina.