Компьютерное зрение — заманчивая область исследований. Исходя из места, где цифровая обработка изображений теперь стала частью учебной программы, компьютерное зрение по-прежнему остается продвинутой областью, о которой вы можете подумать позже. Самый первый вопрос, который возник у меня в голове, заключался в том, чем он отличается от обработки изображений. При обработке изображений нас больше интересует преобразование изображений или применение некоторых методов для улучшения изображений или видео (кадр за кадром) в некотором контексте в соответствии с приложением. Однако в компьютерном зрении мы делаем еще один шаг вперед, пытаясь понять, на что мы смотрим. Итак, ключевое отличие заключается в цели проблемы.

Благодаря широкой поддержке сообщества Python на данный момент стал настоящим фаворитом. Привычный и простой в использовании синтаксис делает MATLAB по-прежнему весьма популярным среди пользователей. Тем не менее, MATLAB лицензирован и довольно сложен в обработке, поэтому у него довольно много ограничений по сравнению с Python.

  1. Python Frameworks:Python имеет большой набор библиотек, которые можно использовать в соответствии с требованиями пользователя и приложением. Numpy и Scipy — широко используемые библиотеки Python. Numpy помогает обрабатывать большие многомерные массивы. Изображения хранятся в виде двумерных массивов (в случае серого изображения) или многомерных массивов (например, для изображений RGB). Scipy очень похож на numpy с дополнительной поддержкой научных и технических вычислений. Другой очень простой библиотекой является Matplotlib, которая помогает вам рисовать изображения.

OpenCV — это широко используемая библиотека Python для работы с изображениями. OpenCV написан на C/C++ и доступен с привязками Python. Одной очень хорошей альтернативой OpenCV является SimpleCV, который действует в соответствии с их лозунгом: «Это простое компьютерное зрение». Если человек просто хочет начать работу с компьютерным зрением и обработкой изображений, избегая слишком много хлопот, тогда SimpleCV является хорошей альтернативой. Тем не менее, я лично предлагаю использовать OpenCV, так как это поможет вам в долгосрочной перспективе.

Компьютерное зрение тесно связано с машинным обучением. Чтобы определить, что мы смотрим, мы используем множество фреймворков машинного обучения в Python, таких как tensorflow, keras, pytorch и caffe. Вычисление больших наборов данных требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому мы используем преимущества параллельной обработки и графического процессора с использованием библиотеки CUDA. Помимо этого, у нас есть библиотека scikit-learn, которая помогает извлекать функции из изображений, и scikit-image, в котором вы сможете найти большинство современных алгоритмов, используемых в компьютерном зрении.

2. MATLAB:Matlab обеспечивает поддержку графического интерфейса для компьютерного зрения с именем Computer Vision Toolbox, который помогает в трехмерном зрении, калибровке камеры, обнаружении функций, извлечении и сопоставлении. Помимо этого, у нас есть очень простой синтаксис для манипуляции с изображением.

Для полного новичка, который готов запачкать руки, я предлагаю использовать OpenCV. Это будет выгодно в долгосрочной перспективе. Anaconda — это дистрибутив Python, который помогает управлять библиотеками. Python имеет хорошую документацию по установке всех библиотек, а также множество онлайн-руководств и репозиториев https://github.com/spmallick/learnopencv и https://github.com/kennethjhim/Practical-Python-and-. OpenCV» — те, которые я считаю наиболее полезными.