Искусственный интеллект включает в себя различные области, многие из них требуют захвата или интерпретации сигналов из-за рубежа. В этом посте мы увидим инструменты с открытым исходным кодом для компьютерного зрения.
Это одно из многих полей где лидирует бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом превосходящие проприетарные альтернативы.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютеры уже давно способны захватывать изображения, но заставить его распознать их и отреагировать на них — это область, которая получила развитие в последние годы. Интерес к этому типу возможностей вырос благодаря усилиям по улучшению технологий распознавания лиц и гонке за разработку первого беспилотного автомобиля.
Задача состоит в том, чтобы создать алгоритмы, способные распознавать формы, цвета и узоры на изображениях, снятых компьютером., а также обнаруживать движение, отслеживать предметы и понимать их пространственное положение. Самые мощные инструменты используют алгоритмы глубокого обучения, обученные на миллионах известных изображений, которые позволят вам распознавать закономерности и делать прогнозы в будущем.
Помимо автономных транспортных средств, есть и другие возможные применения, такие как анализ медицинских изображений или обнаружение дефектов выпускаемой продукции, невидимых человеческому глазу.
Алгоритм глубокого обучения отличается от традиционных алгоритмов обучения в том, что он основан на многослойной нейронной сети, которая способна обучаться, извлекая соответствующую информацию из входных данных сама по себе.
Инструменты с открытым исходным кодом для компьютерного зрения
Библиотека компьютерного зрения набор предварительно написанных программ, которые могут использоваться теми, кто разрабатывает приложения, требующие возможностей обработки изображений и видео.. Использование этих библиотек позволяет сократить время написания кода.
OpenCV
Es самый популярный из книжных магазинов в этом списке. У него есть версии для языков программирования Python, Java, C++ и Javascript. Его можно включать в приложения для Windows, Mac и Android.
Некоторые из применений OpenCV — это распознавание лиц, обнаружение движения, идентификация жестов и обнаружение объектов.
Простое резюме
Это о набора программного обеспечения и библиотек, разработанных на Python, идеально подходящих для создания прототипов приложений, совместимых с различными веб-камерами, IP-камерами и камерами мобильных устройств.
Это не требует столько обучения, как другие варианты.
DeepFace
Кomo его имя указывает на это, это инструмент для работы с лицами. Это библиотека для Python, которая позволяет анализировать лица в режиме реального времени, распознавать их, выполнять проверки и анализировать их атрибуты.
БуфCV
Это программное обеспечение Он написан с нуля и ориентирован на низкоуровневую обработку изображений, калибровку камеры, обнаружение / отслеживание функций, формирование шаблонов движения и распознавание. Все это в режиме реального времени.
OpenVINO
Название этой библиотеки происходит от аббревиатуры Open Visual Inference and Neural Network Optimization. Он состоит из набора инструментов для оптимизации приложений, эмулирующих человеческое зрение. Его использование требует наличия предварительно обученной модели. Его использование предназначено для обнаружения объектов, распознавания лиц и движений и окраски.
Альбументации
Es библиотека Python, используемая для классификации изображений, оценки позы и обнаружения объектов.
Кафе
Любопытно, как инициалы Искусственного Интеллекта относятся к еде, вину, кофе. В последнем случае это означает сверточную архитектуру для быстрого встраивания функций. Он написан на C++, хотя поддерживает несколько языков и различные архитектуры глубокого обучения. Он идеально подходит для классификации и сегментации изображений, что делает его идеальным для академических исследовательских проектов, прототипов продуктов и крупномасштабных промышленных приложений, требующих зрения, голоса и мультимедийных возможностей.
Очевидно, что в области искусственного интеллекта еще многое предстоит сделать. Но существование библиотек с открытым исходным кодом дает нам надежду на то, что разрабатываемые решения не контролируются немногими.