Топ-7 самых популярных инструментов компьютерного зрения в 2021 году

Откройте телефон и посмотрите первое изображение в галерее? Вы можете легко идентифицировать людей на изображении и даже описать их своему другу. Это потому, что людям очень легко видеть вещи и описывать то, что они видят, но то же самое и с компьютерами? Нисколько! Компьютерам не так легко «видеть», как людям. И именно поэтому область компьютерного зрения так важна, поскольку она пытается найти лучшие и более быстрые способы для компьютеров «видеть».

Этот мир сейчас перегружен изображениями и видео. Люди могут делать снимки за секунду и размещать их в Instagram или мгновенно снимать видео и загружать их на YouTube. При таком большом количестве изображений и видео очень сложно индексировать и поддерживать этот контент, поскольку компьютерные алгоритмы не могут «видеть» изображения и видео, как люди. В лучшем случае алгоритмы могут организовать их только с помощью предоставленных с ними метаописаний. Вот почему так важно компьютерное зрение. Он предназначен для того, чтобы помочь компьютерам « увидеть » изображения и видео, чтобы их можно было лучше понять и упорядочить.

Компьютерное зрение - очень сложная область, в которой компьютеры получают информацию из изображений или видео. Это междисциплинарная область, которая сочетает в себе искусственный интеллект и машинное обучение для обработки и анализа изображений и видео для получения из них полезной информации. Некоторые из задач для изучения алгоритмов компьютерного зрения включают распознавание лиц, идентификацию объектов, отслеживание видео, восстановление изображения, реконструкцию сцены и т. Д.

В настоящее время существуют различные онлайн-инструменты, которые предоставляют алгоритмы для компьютерного зрения и платформу для выполнения этих алгоритмов или создания новых. Эти инструменты также обеспечивают среду для связи с различным другим программным обеспечением и технологиями в сочетании с компьютерным зрением. Итак, давайте проверим некоторые инструменты компьютерного зрения сейчас!

1. OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая содержит множество различных функций для компьютерного зрения и машинного обучения. Он был создан Intel и первоначально выпущен в 2000 году. OpenCV имеет множество различных алгоритмов, связанных с компьютерным зрением, которые могут выполнять множество задач, включая обнаружение и распознавание лиц, идентификацию объектов, наблюдение за движущимися объектами, отслеживание движений камеры, отслеживание движений глаз, извлечение 3D. модели объектов, создание наложения дополненной реальности с пейзажем, распознавание похожих изображений в базе данных изображений и т. д. OpenCV имеет интерфейсы для C ++, JavaPython, MATLAB и т. д. и поддерживает различные операционные системы, такие как Windows, Android, Mac OS, Linux и др.

2. Tensorflow

TensorFlow - это бесплатная платформа с открытым исходным кодом, которая имеет широкий спектр инструментов, библиотек и ресурсов для искусственного интеллекта и машинного обучения, включая компьютерное зрение. Он был создан командой Google Brain и первоначально выпущен 9 ноября 2015 года. Вы можете использовать TensorFlow для построения и обучения моделей машинного обучения, связанных с компьютерным зрением, которые включают распознавание лиц, идентификацию объектов и т. Д. Google также выпустила Pixel Visual Core (PVC). ) в 2017 году, который представляет собой процессор изображений, видения и искусственного интеллекта для мобильных устройств. Это Pixel Visual Core также поддерживает TensorFlow для машинного обучения. TensorFlow поддерживает такие языки, как Python, C, C ++, Java, JavaScript, Go, Swift и т. Д., Но без гарантии обратной совместимости API. Существуют также сторонние пакеты для таких языков, как MATLAB, C #, Julia, Scala, R, Rust и т. Д.

3. Matlab

Matlab - это вычислительная среда, разработанная MathWorks в 1984 году. Она содержит набор инструментов компьютерного зрения, который предоставляет различные алгоритмы и функции для компьютерного зрения. К ним относятся обнаружение объектов, отслеживание объектов, обнаружение функций, сопоставление функций, калибровка камеры в 3-D, 3D-реконструкция и т. Д. Вы также можете создавать и обучать пользовательские детекторы объектов в Matlab, используя алгоритмы машинного обучения, такие как YOLO v2, ACF, Faster R -CNN и т. Д. Эти алгоритмы также можно запускать на многоядерных процессорах и графических процессорах, чтобы сделать их намного быстрее. Алгоритмы набора инструментов Matlab поддерживают генерацию кода на C и C ++.

4. CUDA

CUDA или Compute Unified Device Architecture) - это платформа параллельных вычислений, созданная Nvidia и выпущенная в 2007 году. Она используется разработчиками программного обеспечения для обработки общего назначения с использованием графического процессора или графического процессора с поддержкой CUDA. CUDA также имеет библиотеку Nvidia Performance Primitives, которая содержит различные функции для обработки изображений, сигналов и видео. Некоторые другие библиотеки и коллекции включают GPU4Vision, OpenVIDIA для популярных алгоритмов компьютерного зрения на CUDA, MinGPU, которая является минимальной библиотекой графического процессора для компьютерного зрения и т. Д. Разработчики могут программировать на различных языках, таких как C, C ++, Fortran, MATLAB, Python и т. Д., В то время как используя CUDA.

5.SimpleCV

SimpleCV - это платформа компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которую можно использовать для создания различных приложений компьютерного зрения. SimpleCV прост (как следует из названия!), И вы можете использовать с ним различные расширенные библиотеки компьютерного зрения, такие как OpenCV, без глубокого изучения всех концепций CV, таких как форматы файлов, управление буфером, цветовые пространства, собственные значения, битовая глубина, матрица хранилище, хранилище растровых изображений и т. д. SimpleCV помогает вам экспериментировать с компьютерным зрением, используя изображения или видеопотоки с веб-камер, FireWire, мобильных телефонов, Kinects и т. д. Это лучший фреймворк, если вам нужно выполнить быстрое прототипирование. Вы можете использовать SimpleCV с операционными системами Mac, Windows и Ubuntu Linux.

6. ЙОЛО

YOLO или Вы только посмотрите один раз! это новейшая и передовая система обнаружения объектов в реальном времени. Он был создан Джозефом Редмоном и Али Фархади из Вашингтонского университета, и он чрезвычайно быстр и точен по сравнению с другими детекторами объектов. Алгоритм YOLO настолько быстр по сравнению с другими алгоритмами обнаружения объектов, потому что он применяет нейронную сеть к полному изображению для классификации объектов. Затем нейронная сеть разделяет изображение на области и прогнозирует вероятности для каждой области. С другой стороны, остальные часто используемые алгоритмы обнаружения объектов применяют нейронную сеть к изображению в разных местах и в разных масштабах. Таким образом, YOLO работает быстро, поскольку он смотрит на все изображение, поэтому его прогнозы основаны на целостном контексте изображения.

7. BoofCV

BoofCV - это библиотека с открытым исходным кодом, написанная специально для компьютерного зрения в реальном времени. Он был выпущен под лицензией Apache 2.0 как для академического, так и для коммерческого использования. Это варианты для различных ветвей CV в BoofCV, включая низкоуровневую обработку изображений, обнаружение и отслеживание функций, калибровку камеры и т. Д. Некоторые из пакетов в BoofCV включают функции обработки изображений с функциями обработки изображений, которые работают с пикселями, геометрическое видение для извлечения функции изображения с использованием 2D- и 3D-геометрии, Калибровка, которая имеет функции для определения внутренних и внешних параметров камеры, Распознавание для распознавания сложных визуальных объектов и т. д.