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1.背景
2.早期计算机视觉框架
3.当前主流框架
4.计算机视觉框架的未来趋势
5.知识笔记 1.背景 俗话说“工欲善其事必先利其器”#xff0c;想要学好计算机视觉#xff0c;需要借助于相关的计算机视觉库#xff0c;这样在进行学习的时候可以达到事半功倍的效果。
…目录
1.背景
2.早期计算机视觉框架
3.当前主流框架
4.计算机视觉框架的未来趋势
5.知识笔记 1.背景 俗话说“工欲善其事必先利其器”想要学好计算机视觉需要借助于相关的计算机视觉库这样在进行学习的时候可以达到事半功倍的效果。
2.早期计算机视觉框架
MATLAB MATLAB矩阵实验室是一种高级的数学计算和科学编程语言广泛用于工程、科学和术领域。它提供了一种快速、方便和可靠的方式来执行数值计算、可视化和数据分析。最早历史可以追溯到1970年开始是仅作为数据处理工具箱后期支持图像处理。
以下是 MATLAB 的一些主要特点和功能
1.数值计算和算法MATLAB 提供了丰富的数学和科学计算函数可以进行矩阵和向量运算、线性代数、数值优化、微积分、概率统计等。
2.可视化和绘图MATLAB 提供了强大的绘图和可视化功能可以创建二维和三维图形、动画、插值和曲线拟合等。
3.数据分析和处理MATLAB 提供了丰富的数据处理和分析工具可以进行数据清洗、特征提取、模式识别、信号处理等。
4.编程和脚本语言MATLAB 是一种高级的编程语言支持脚本化和函数化编程可以编写复杂的算法和程序。
5.应用开发和部署MATLAB 提供了应用程序开发工具包可以创建独立的应用程序、用户界面和部署到不同的平台上。
6.教育和学术研究MATLAB 是教育界和学术研究领域中广泛使用的工具用于教学、科研、数据分析和模拟。
MATLAB 的优点包括易于学习和使用、强大的数值计算功能、丰富的工具箱和扩展库、活跃的社区支持等。它被广泛应用于工程、科学、金融、医学等领域用于解决各种复杂的问题和任务。MATLAB 提供了许多图像处理函数和工具箱用于处理、分析和操作图像数据。以下是一些常见的图像处理函数和相关工具箱
1.图像读取和显示函数
imread读取图像文件imshow显示图像imwrite保存图像
2.图像预处理函数
imresize调整图像大小imrotate旋转图像imcrop裁剪图像imadjust调整图像的对比度和亮度imfilter应用各种图像滤波器
3.图像增强和滤波函数
histeq直方图均衡化medfilt2中值滤波imsharpen图像锐化imnoise添加噪声
4.图像分割和边缘检测函数
im2bw图像二值化edge边缘检测bwlabel图像标记和分割regionprops提取图像区域属性
5.图像特征提取函数
corner角点检测hough霍夫变换detectSURFFeaturesSURF特征检测extractHOGFeaturesHOG特征提取
6.图像配准和重建函数
imregtform图像配准imwarp图像变换imfuse图像融合
7.相关工具箱
Image Processing Toolbox提供了丰富的图像处理函数和工具Computer Vision Toolbox提供了计算机视觉和图像分析的函数和工具Deep Learning Toolbox提供了深度学习和神经网络的函数和工具
Maxtrox mil Maxtrox MILMultiple Instance Learning是一种计算机视觉库1993年发布的第一个版本用于解决多实例学习问题。多实例学习是一种监督学习的方法其中训练数据被组织为实例袋每个实例袋包含一个或多个实例。与传统的监督学习不同多实例学习的目标是学习一个模型能够对整个实例袋进行分类而不是对单个实例进行分类。
Maxtrox MIL 提供了一套简单而强大的接口和算法用于解决多实例学习问题。它包括了多个经典的多实例学习算法如 MILBoost、MILES、MI-SVM 等可以根据具体的问题选择合适的算法进行模型训练和分类。
Halcon
HalconHALCON是由德国MVTec Software GmbH开发的一款强大的计算机视觉库最早可以追溯到1996年它是一个全面的软件工具包用于开发和部署各种计算机视觉应用程序。Halcon提供了丰富的功能和算法可以处理图像和视频数据实现目标检测、识别、测量、分割等各种计算机视觉任务。
OpenCV
OpenCVOpen Source Computer Vision Library是一个开源的计算机视觉库由英特尔公司于在1996年启动1999年发起并积极维护2006年发布1.0版本。它是一个跨平台的库可在多个操作系统上运行包括Windows、Linux、macOS、Android和iOS。
VisionPro VisionPro 是 Cognex 公司2009年开发发布的计算机视觉库用于工业自动化和机器视觉应用。它提供了一套丰富的功能和工具用于图像处理、特征提取、目标检测、物体识别、测量和校准等任务。VisionPro 库具有高性能和稳定性并支持多种操作系统和编程语言包括 C、C#、VB.NET 和 Python。它还提供了用户友好的图形用户界面用于配置和调试视觉应用程序。
simpleCV
SimpleCV 是一个简单易用的计算机视觉库基于 Python 编程语言用于处理图像和视频数据并进行各种计算机视觉任务。它提供了丰富的功能和工具可以帮助用户快速开发计算机视觉应用程序。SimpleCV 的优势在于它的简单易用性和灵活性。它提供了丰富的文档和示例代码可以帮助用户快速上手和理解库的使用。同时SimpleCV 还能够与其他 Python 库和工具集成如 NumPy、OpenCV、scikit-learn 等可以扩展其功能和应用范围。
BoofCV BoofCV 是一个用于计算机视觉和机器人视觉的开源 Java 库。它提供了一系列高性能的算法和工具用于图像处理、特征提取、目标检测与跟踪、摄像头标定等任务。
Dlib Dlib 是一个开源的 C 库用于机器学习、计算机视觉和图像处理任务。它提供了一系列高性能的算法和工具包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、姿态估计、目标跟踪、图像分类等。
JavaCV JavaCV 是一个基于 Java 的开源计算机视觉库它提供了与 OpenCVOpen Source Computer Vision Library的绑定使开发者可以在 Java 环境中使用 OpenCV 的功能。JavaCV 提供了对 OpenCV 函数和数据结构的封装使 Java 开发者可以轻松地调用 OpenCV 的各种功能。JavaCV 还提供了一些额外的功能如视频捕捉、图像显示、视频编解码等。JavaCV 支持的操作系统包括 Windows、Linux、macOS 等并且可以与 Java 的图形界面库如 Swing 和 JavaFX集成方便开发图像处理和计算机视觉应用程序。
3.当前主流框架
TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlepaddle OpenVINOTensorRTonnxruntimeDeepfaceYOLO/DarkNetmmdetectionPaddle-detection/seg/ocr
4.计算机视觉框架的未来趋势
低代码平台流行趋势明显传统视觉和深度学习结合趋势明显算法设计可视化、流程化趋势算法模块易用性、通用性趋势计算资源异构化支持趋势深度模型训练简捷化趋势无代码化算法设计流程可视化导出部署支持多种语言计算资源支持异构化算法model zoo丰富化 本地与云端开发者可以贡献算法
5.知识笔记
