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Le migliori librerie python di computer vision o visione artificiale

Se stai cercando le librerie python ad oggi disponibili e ben collaudate per il tuo prossimo progetto di visione artificiale, sei nel posto giusto.



Le migliori librerie python di computer vision o visione artificiale
Le migliori librerie python di computer vision o visione artificiale

Introduzione veloce : computer vision o visione artificiale

Noi esseri umani possiamo identificare rapidamente gli oggetti grazie ai nostri sensori biologici: gli occhi. Tuttavia, i computer non "vedono" le cose nel modo in cui le vediamo noi. Ci vogliono molti dati e hardware (fotocamere, sensori) affinché un computer riconosca un singolo oggetto. Proprio come gli occhi umani ci aiutano a vedere e reagire al mondo che ci circonda, la visione artificiale consente a una macchina di identificare, classificare e rispondere agli oggetti che vede. Molto semplice ...



Oggi, non è un segreto che la visione artificiale abbia molteplici applicazioni in molti settori come la sicurezza, l'agricoltura, la medicina e altro ancora. Quindi la domanda di strumenti e librerie di visione artificiale di qualità aumenta di conseguenza. Esistono varie librerie di computer vision, librerie di riconoscimento di immagini, librerie di riconoscimento facciale, ecco perché abbiamo deciso di stilare questo elenco di librerie di visione artificiale per filtrare e trovare facilmente quelle che si adattano meglio alle tue esigenze.


Che cos'è una libreria di computer vision?

Una libreria di visione artificiale è fondamentalmente un insieme di codice e dati pre-scritti per costruire o ottimizzare un programma per computer. Le librerie sono numerose su misura per esigenze specifiche o linguaggi di programmazione.


Le migliori librerie di computer vision :

In questo articolo abbiamo raccolto un elenco delle librerie di visione artificiale più popolari per aiutarti a iniziare. Quindi, vediamole :

  1. OpenCV

  2. SimpleCV

  3. TensorFlow

  4. Keras

  5. MATLAB

  6. PCL

  7. DeepFace

  8. NVIDIA CUDA-X

  9. NVIDIA Performance Primitives

  10. BoofCV

  11. OpenVINO

  12. PyTorch

  13. Albumentations

  14. Caffe

  15. Detectron2


Naturalmente non ci fermeremo al semplice elenco che più di orientare, disorienta (vista la moltitudine di librerie disponibili) ma vedremo per ogni libreria una descrizione dettagliata e gli utilizzi consigliati.


Migliori librerie di computer vision 1

Open CV

OpenCV è di gran lunga la libreria di visione artificiale open source più popolare, che mira alla visione in tempo reale. È una libreria multipiattaforma che supporta Windows, Linux, Android e macOS e può essere utilizzata in diversi linguaggi, come Python, Java, C++, ecc. Originariamente sviluppato da Intel, ora è gratuito per l'uso con BSD open source licenza. Alcuni casi d'uso di OpenCV includono:

  • Toolkit di funzionalità 2D e 3D

  • Applicazione di riconoscimento facciale

  • Riconoscimento del gesto

  • Comprensione del movimento

  • Interazione umano-computer

  • Rilevamento di oggetti

  • Segmentazione e riconoscimento


 

Migliori librerie di computer vision 2

SimpleCV

Sviluppato da Sight Machine, SimpleCV è un framework open source, una raccolta di librerie e software per creare applicazioni di visione artificiale. Rilasciato con licenza BSD e scritto in Python, consente di lavorare con le immagini o i flussi video di webcam, Kinect, FireWire e telecamere IP o telefoni cellulari. Questa libreria è altamente raccomandata per la prototipazione. Ha metodi semplici per programmare la manipolazione di immagini di base, nonché interessanti rilevamento futuro, apprendimento automatico, segmentazione e tracciamento. Ecco alcuni esempi in cui SimpleCV può essere utile:

  • Rilevamento di un'auto

  • Segmentazione dell'immagine e della morfologia

  • Aritmetica delle immagini


 

Migliori librerie di computer vision 3

TensorFlow

Creato dal team di GoogleBrain, TensorFlow è stato rilasciato a novembre 2015 e mirava a facilitare il processo di creazione di modelli di intelligenza artificiale. Dispone di soluzioni personalizzate come TensorFlow.js, una libreria JavaScript per l'addestramento e la distribuzione di modelli nel browser e su Node.js, o TensorFlow Lite, una libreria leggera per la distribuzione di modelli su dispositivi mobili e incorporati. TensorFlow ha ora messo a punto un framework migliore, TensorFlow Hub . È una piattaforma facile da usare in cui puoi fare quanto segue:

  • Riutilizza modelli addestrati come BERT e Faster R-CNN.

  • Trova modelli pronti per la distribuzione per il tuo progetto di intelligenza artificiale.

  • Ospita i tuoi modelli affinché altri possano utilizzarli.


Migliori librerie di computer vision 4

Keras

Keras è una libreria software open source basata su Python particolarmente utile per i principianti perché consente di creare rapidamente modelli di rete neurale e fornisce supporto back-end. Con oltre 400.000 utenti individuali, Keras ha un forte supporto della comunità. Alcuni casi d'uso di Keras includono:

  • Segmentazione e classificazione delle immagini

  • Riconoscimento della grafia

  • Classificazione delle immagini 3D

  • Raggruppamento di immagini semantiche


 

Migliori librerie di computer vision 5

MATLAB

MATLAB è una piattaforma di programmazione a pagamento che si adatta a varie applicazioni come machine learning, deep learning, elaborazione di immagini, video ed elaborazione del segnale. Viene fornito con una cassetta degli attrezzi per la visione artificiale che ha molteplici funzioni, app e algoritmi per aiutare con le attività relative alla visione artificiale, come ad esempio:

  • Rilevamento e rilevamento di oggetti nei fotogrammi video

  • Riconoscere gli oggetti

  • Calibrazione delle telecamere

  • Esecuzione della visione stereofonica

  • Elaborazione di carichi puntuali 3D


 

Migliori librerie di computer vision 6

PCL

La Point Cloud Library (PCL) è una libreria open source di algoritmi per (come avrai intuito) attività di elaborazione della nuvola di punti e elaborazione della geometria 3D, come nella visione artificiale tridimensionale. La libreria è scritta in C++ e rilasciata sotto licenza BSD. È anche un software multipiattaforma che funziona su diversi sistemi operativi come Linux, Windows, macOS e Android. PCL contiene librerie per eseguire le seguenti operazioni:

  • Filtraggio

  • Stima delle caratteristiche

  • Ricostruzione superficiale

  • registrazione 3D

  • Vestibilità modello

  • Riconoscimento e segmentazione degli oggetti


 


Migliori librerie di computer vision 7

Deep Face

DeepFace si posiziona come la libreria open source di riconoscimento facciale più popolare per Python, quindi chi dobbiamo discutere? Include modelli di intelligenza artificiale per:

  • Verifica facciale

  • Riconoscimento facciale

  • Analisi degli attributi facciali

  • Analisi del volto in tempo reale


 


Migliori librerie di computer vision 8

NVIDIA CUDA-X

Quando è stato introdotto per la prima volta, CUDA era l'acronimo di Compute Unified Device Architecture, ma in seguito NVIDIA ha abbandonato l'uso comune dell'acronimo. NVIDIA CUDA-X è la versione aggiornata di CUDA. È una raccolta di librerie e strumenti con accelerazione GPU per iniziare con una nuova applicazione o accelerazione GPA. NVIDIA CUDA-X contiene:

  • Librerie di matematica

  • Algoritmi paralleli

  • Librerie di immagini e video

  • Librerie della comunicazione

  • Apprendimento approfondito



 


Migliori librerie di computer vision 9

NVIDIA Performance Primitives

La libreria NVIDIA Performance Primitives (NPP) fornisce funzioni di elaborazione di immagini, video e segnale con accelerazione GPU che funzionano molto più velocemente rispetto alle implementazioni solo CPU. Questa libreria è progettata per ingegneri, scienziati e ricercatori che lavorano in una vasta gamma di campi come la visione artificiale, l'ispezione industriale, la robotica , l'imaging medico, le telecomunicazioni, l'apprendimento profondo e altro ancora. La libreria NPP include oltre 5000 primitive per l'elaborazione di immagini e segnali per eseguire le seguenti attività:

  • Conversione del colore

  • Compressione dell'immagine

  • Filtraggio, soglia

  • Manipolazione dell'immagine


 

Migliori librerie di computer vision 10

BoofCV

BoofCV è un software di visione artificiale open source progettato per soluzioni di visione artificiale in tempo reale. È rilasciato con una licenza Apache 2.0 che lo rende gratuito per scopi accademici e commerciali. Sebbene basato su Java, BoofCV supporta più linguaggi ed è adatto per operazioni di alto livello. BoofCV è organizzato in diversi pacchetti:

  • Elaborazione delle immagini

  • Visione geometrica

  • Calibrazione

  • Riconoscimento

  • Visualizzazione


 


Migliori librerie di computer vision 11

OpenVINO

OpenVINO è l' acronimo di Open Visual Inference e Neural Network Optimization. Lo so anche tu da bravo italiano hai pensato ci fosse di mezzo il vino :) Ma OpenVino è un insieme di strumenti completi di visione artificiale per ottimizzare le applicazioni che emulano la visione umana. Per utilizzare OpenVINO, avrai bisogno di un modello pre-addestrato, dato che si tratta di un toolkit di ottimizzazione e distribuzione del modello. Sviluppato da Intel, è un framework multipiattaforma gratuito con modelli per diverse attività:

  • Rilevamento di oggetti

  • Riconoscimento facciale

  • Colorazione

  • Riconoscimento del movimento


 

Migliori librerie di computer vision 12

PyTorch

PyTorch è una libreria di machine learning open source per Python sviluppata principalmente dal gruppo di ricerca AI di Facebook. Utilizza il calcolo dinamico, che consente una maggiore flessibilità nella costruzione di architetture complesse. Pytorch utilizza concetti di base di Python come classi, strutture e cicli condizionali ed è anche compatibile con C++. PyTorch supporta sia i calcoli della CPU che della GPU ed è utile per:

  • Modelli di stima delle immagini

  • Segmentazione dell'immagine

  • Classificazione delle immagini



 

Migliori librerie di computer vision 13

Albumentations

Albumentations è una libreria Python open source per l'aumento delle immagini. È gratuito con licenza MIT ed è ospitato su github . La libreria fa parte dell'ecosistema PyTorch ed è facilmente integrabile con framework di deep learning come PyTorch e Keras. Albumentations supporta un'ampia varietà di operazioni di trasformazione delle immagini per attività quali:

  • Classificazione

  • Segmentazione semantica

  • Segmentazione dell'istanza

  • Rilevamento di oggetti

  • Stima della posa


Migliori librerie di computer vision 12

CAFFE

Mi dispiace ma anche quì noi italiani non siamo chiamati in causa, niente a che vedere il con caffè che conosciamo noi, CAFFE sta per Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. È un framework di visione artificiale e deep learning open source facile da usare sviluppato presso l'Università della California, a Berkeley. È scritto in C++, supporta più linguaggi e diverse architetture di deep learning relative alla classificazione e segmentazione delle immagini. Il caffè viene utilizzato in progetti di ricerca accademica, prototipi di avvio e persino applicazioni industriali su larga scala in ambito visivo, vocale e multimediale. CAFFE supporta:

  • Segmentazione dell'immagine

  • Classificazione delle immagini

  • CNN

  • RCNN

  • LSTM


 


Migliori librerie di computer vision 15

Detectron2

Detecrton2 è una libreria di rilevamento di oggetti modulare basata su PyTorch di Facebook AI Research (FAIR). È stato creato per soddisfare la domanda di intelligenza artificiale di Facebook e coprire i casi d'uso del rilevamento di oggetti su Facebook. Detectron2 è una versione raffinata di Detection; include tutti i modelli del Detectron originale, come Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet e DensePose. Presenta anche diversi nuovi modelli, tra cui Cascade R-CNN, Panoptic FPN e TensorMask. Detecrton2 è perfetto per:

  • Previsione di posa

  • Segmentazione panottica

  • Segmentazione sinaptica

  • Rilevamento di oggetti


Conclusioni

A seconda delle tue competenze, del tuo progetto e del tuo budget, potresti aver bisogno di diversi programmi di visione artificiale, toolkit e librerie. Alcune delle librerie suggerite avranno bisogno di poche conoscenze preliminari di deep learning, ma potrebbero non essere gratuite. D'altra parte, ci sono un sacco di strumenti e risorse open source che sono disponibili per l'uso in qualsiasi momento.

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