Штучний інтелект включає в себе різні сфери, багато з них вимагають захоплення або інтерпретації сигналів з-за кордону. У цій публікації ми побачимо інструменти з відкритим кодом для комп’ютерного зору.
Це одне з багатьох полів де лідирує безкоштовне програмне забезпечення з відкритим кодом перевершує запатентовані альтернативи.
Що таке комп'ютерний зір?
Комп’ютери вже давно можуть знімати зображення, але Змусити його розпізнавати їх і реагувати на них – це сфера, яка в останні роки здобула популярність. Інтерес до такого типу можливостей виріс у зв’язку зі зусиллями щодо вдосконалення технологій розпізнавання облич і гонки за розробкою першого автомобіля без водія.
Завдання полягає в тому, щоб створити алгоритми, здатні розпізнавати форми, кольори та візерунки на зображеннях, зроблених комп’ютерами., а також виявляти рух, відстежувати речі та розуміти їхнє просторове розташування. Найпотужніші інструменти використовують алгоритми глибокого навчання, навчені на мільйонах відомих зображень, які дозволять вам розпізнавати закономірності та робити прогнози в майбутньому.
Окрім автономних транспортних засобів, існують інші можливі способи використання, такі як аналіз медичних зображень або виявлення дефектів у виготовлених продуктах, які не видно людському оку.
Алгоритм глибокого навчання відрізняється від традиційних алгоритмів навчання в тому, що він заснований на багаторівневій нейронній мережі, яка здатна навчатися шляхом самостійного вилучення відповідної інформації з вхідних даних.
Інструменти з відкритим кодом для комп’ютерного зору
Бібліотека комп’ютерного зору – це набір попередньо написаних програм, які можуть використовуватися тими, хто розробляє програми, які потребують можливостей обробки зображень і відео. Використання цих бібліотек дозволяє скоротити час кодування.
OpenCV
Es найпопулярніший із книжкових магазинів у цьому списку. Він має версії для мов програмування Python, Java, C++ і Javascript серед інших. Його можна включити в програми для Windows, Mac і Android.
Деякі з застосувань OpenCV – це розпізнавання обличчя, виявлення руху, ідентифікація жестів і виявлення об’єктів.
SimpleCV
Це приблизно набору програмного забезпечення та бібліотек, розроблених на Python, які ідеально підходять для створення прототипів програм, сумісних із різними веб-камерами, IP-камерами та камерами мобільних пристроїв.
Він не вимагає стільки навчання, як інші варіанти.
deepface
Como його ім'я вказує на це, це інструмент для роботи з гранями. Це бібліотека для Python, яка дозволяє аналізувати обличчя в реальному часі, розпізнавати їх, виконувати перевірку та аналізувати їхні атрибути.
BoofCV
Це програмне забезпечення Він написаний з нуля та зосереджений на низькорівневій обробці зображень, калібруванні камери, виявленні/відстеженні функцій, моделюванні руху та розпізнаванні. Все це в реальному часі.
OpenWINE
Назва цієї бібліотеки походить від абревіатури Open Visual Inference and Neural Network Optimization. Він складається з набору інструментів для оптимізації програм, які емулюють людський зір. Його використання вимагає наявності попередньо навченої моделі. Його використання призначене для виявлення об'єктів, розпізнавання облич і рухів і розфарбовування.
Альбументації
Es бібліотека Python, яка використовується для класифікації зображень, оцінки пози та виявлення об’єктів.
Кафе
Цікаво, як ініціали штучного інтелекту позначають їжу, вино, кава. В останньому випадку це означає згорткову архітектуру для швидкого вбудовування функцій. Він написаний на C++, хоча має підтримку кількох мов і різних архітектур глибокого навчання. Він ідеально підходить для класифікації та сегментації зображень, що робить його ідеальним для академічних дослідницьких проектів, прототипів продуктів і великомасштабних промислових застосувань, які потребують бачення, голосу та мультимедійних можливостей.
Очевидно, що у сфері штучного інтелекту ще багато чого потрібно зробити. Але існування бібліотек з відкритим вихідним кодом дає нам надію, що розроблені рішення не контролюються кількома.