Sztuczna inteligencja obejmuje różne dziedziny, wiele z nich wymaga przechwytywania lub interpretacji sygnałów z zagranicy. W tym poście zobaczymy narzędzia open source do widzenia komputerowego.
To jedna z wielu dziedzin gdzie wolne i otwarte oprogramowanie jest wiodące przewyższające własnościowe alternatywy.
Czym jest wizja komputerowa?
Komputery były w stanie przechwytywać obrazy przez długi czas, ale zmuszanie go do rozpoznawania i reagowania na nie to dziedzina, która rozwinęła się w ostatnich latach. Zainteresowanie tego typu możliwościami wzrosło wraz z wysiłkami zmierzającymi do ulepszenia technologii rozpoznawania twarzy i wyścigiem w celu opracowania pierwszego pojazdu bez kierowcy.
Wyzwaniem jest stworzenie algorytmów zdolnych do rozpoznawania kształtów, kolorów i wzorów na obrazach przechwyconych przez komputery., a także wykrywać ruch, śledzić przedmioty i rozumieć ich położenie przestrzenne. Najpotężniejsze narzędzia wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia wyszkolone na milionach znanych obrazów, które pozwolą Ci rozpoznawać wzorce i przewidywać przyszłość.
Oprócz pojazdów autonomicznych możliwe są inne zastosowania, takie jak analiza obrazów medycznych czy wykrywanie wad w wytwarzanych produktach, które nie są widoczne dla ludzkiego oka.
Algorytm głębokiego uczenia różni się od tradycyjnych algorytmów uczenia w tym, że opiera się na wielowarstwowej sieci neuronowej, która jest zdolna do uczenia się poprzez samodzielną ekstrakcję odpowiednich informacji z danych wejściowych.
Narzędzia open source do wizji komputerowej
Biblioteka wizji komputerowej jest zestaw gotowych programów, z których mogą korzystać twórcy aplikacji wymagających możliwości przetwarzania obrazu i wideo. Korzystanie z tych bibliotek pozwala skrócić czas kodowania.
OpenCV
Es najpopularniejsza z księgarń na tej liście. Ma wersje między innymi dla języków programowania Python, Java, C++ i JavaScript. Może być zawarty w aplikacjach dla systemów Windows, Mac i Android.
Niektóre zastosowania OpenCV to rozpoznawanie twarzy, wykrywanie ruchu, identyfikacja gestów i wykrywanie obiektów.
proste CV
Chodzi o to zestawu oprogramowania i bibliotek opracowanych w języku Python, idealnych do prototypowania aplikacji kompatybilnych z różnymi kamerami internetowymi, IP i urządzeniami mobilnymi.
Nie wymaga tyle nauki, co inne opcje.
Głębokie Twarze
Como jego imię wskazuje, że jest to narzędzie do pracy z twarzami. Jest to biblioteka dla Pythona, która pozwala analizować twarze w czasie rzeczywistym, rozpoznawać je, przeprowadzać weryfikacje i analizować ich atrybuty.
Najlepsze CV
To oprogramowanie Jest napisany od podstaw i skupia się na niskopoziomowym przetwarzaniu obrazu, kalibracji kamery, wykrywaniu/śledzeniu cech, tworzeniu wzorców ruchu i rozpoznawaniu. Wszystko to w czasie rzeczywistym.
Otwórz WINO
Nazwa tej biblioteki pochodzi od akronimu Open Visual Inference i Neural Network Optimization. Składa się z zestawu narzędzi do optymalizacji aplikacji naśladujących ludzki wzrok. Jego użycie wymaga posiadania wstępnie wytrenowanego modelu. Jego użycie jest przeznaczone do wykrywania obiektów, rozpoznawania twarzy i ruchu oraz kolorowania.
Albumentacje
Es biblioteka Pythona używana do klasyfikacji obrazów, szacowania pozy i wykrywania obiektów.
Kawa
Ciekawe, jak inicjały Sztucznej Inteligencji odnoszą się do jedzenia, wina, Kawa. W tym drugim przypadku oznacza to Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. Jest napisany w C++, chociaż obsługuje wiele języków i różne architektury głębokiego uczenia się. Jest idealny do klasyfikacji i segmentacji obrazów, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla akademickich projektów badawczych, prototypów produktów i zastosowań przemysłowych na dużą skalę, które wymagają możliwości widzenia, głosu i multimediów.
Nie da się ukryć, że w dziedzinie sztucznej inteligencji jest jeszcze wiele do zrobienia. Ale istnienie bibliotek open source daje nam nadzieję, że opracowywane rozwiązania nie są kontrolowane przez nielicznych.