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2022年,计算机视觉最常用的Python库

小白学视觉 • 2 周前 • 29 次点击  

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计算机视觉是人工智能的一个分支,旨在使计算机具有以人类一样的方式观察和解释世界的能力。这包括理解由传感器(如相机)捕获的视觉数据,以及允许人类理解这些数据的高级概念。
计算机视觉是人工智能研究和发展的关键领域。它致力于从数字图像和视频中自动提取、分析和理解有用信息。计算机视觉的市场规模很难估计。然而,它正在迅速增长,据估计,到2025年,全球市场将达到307亿美元。
Python中有许多可用的计算机视觉库和框架。每个库都有自己的优缺点,使用哪个库来满足用户的特定需求是由用户决定的。在本文中,我们将回顾2022年Python中一些最流行的计算机视觉库/框架。

 

OpenCV

 

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了为计算机视觉应用程序提供一个通用的基础设施,并加速机器感知在商业产品中的使用。它包括用于目标检测、视频分析和图像识别的算法。 
集成了超过2500种优化算法,包括广泛的传统和尖端计算机视觉和机器学习技术。这些算法可以用于从图像数据库中找到相似的图像,从闪光灯拍摄的照片中去除红眼,跟踪眼球运动,识别风景,并建立覆盖的标记。它们还可以用于检测和识别人脸,识别物体,对视频中的人体行为进行分类,跟踪摄像机运动,跟踪运动物体,提取物体的3D模型,从立体相机中产生3D点云,将图像缝合在一起以产生整个场景的高分辨率图像,从立体相机中提取物体的3D模型,并提取物体的3D模型

 

Scikit-Image


Scikit-image是一个开源的Python库,提供了一系列用于图像处理的算法,包括去噪、颜色转换和特征检测。它建立在SciPy库之上,并利用NumPy数组进行高效的存储和计算。
它包括用于分割、几何变换、颜色空间操作、分析、滤波、形态学、特征检测等的算法。scikit-image主要是用Python编写的,为了提高性能,一些核心算法是用Cython编写的。

使用scikit-image进行图像处理的例子

 

SimpleCV

 

SimpleCV是一个开源的Python库,允许用户访问和操作数字图像。该库提供了用于图像处理的各种函数,包括滤波器、形态学操作、颜色转换和边缘检测。
对于相机、图像编辑、特征提取和格式转换,它提供了一个清晰、易读的界面。这个库旨在为专业用户提供一个复杂的编程界面,为普通用户提供一个基本的机器视觉任务的彻底界面。
SimpleCV还提供了访问网络摄像头图像的接口,可以与树莓派相机模块一起使用。

SimpleCV库的示例使用

 

Pytessarct


Pytesseract是Python的光学字符识别(OCR)工具。也就是说,它会识别并“读取”图像中嵌入的文本。Pytesseract无法通过pip使用,因此如果您想安装它,则需要从源代码构建它。Python-tesseract是谷歌的Tesseract-OCR引擎的包装器。

 

Imutils

 

Imutils是一个Python库,可以轻松处理图像和视频。它提供了一组用于加载、保存和处理图像和视频的函数。它还包括一组用于执行常见图像处理任务的函数,如调整大小、裁剪和不同图像格式之间的转换。

使用Imutils的图像转换任务

 

OpenVINO


OpenVINO是一个Python库,允许开发人员轻松创建和部署计算机视觉应用程序。该库包括各种工具和实用程序,使计算机视觉的工作更容易,包括模型优化器,计算机视觉引擎和一组预训练模型。OpenVINO还包括许多示例和教程,展示如何使用该库来构建各种类型的应用程序。
近年来,Python编程语言越来越流行。这种流行的部分原因是Python相对容易学习,与其他编程语言相比,它的语法相对简单。Python在科学界也被广泛使用,其库支持稳健的数值计算和数据可视化。
各位小伙伴们,你们都使用过什么计算机视觉的库呢?


好消息!

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