Введение

Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая призвана наделить компьютеры способностью видеть и интерпретировать мир так же, как это делают люди. Для этого необходимо понимать как визуальные данные, которые фиксируются датчиками, такими как камеры, так и высокоуровневых концепций, которые позволяют людям осмысливать эти данные.

Компьютерное зрение является ключевой областью исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Оно связано с автоматическим извлечением, анализом и восприятием полезной информации из цифровых изображений и видео. Объем рынка компьютерного зрения трудно оценить. Однако он быстро растет, и, по оценкам, к 2025 году его глобальный оборот составит 30,7 миллиарда долларов.

В Python существует множество библиотек и фреймворков для компьютерного зрения. Каждая библиотека имеет свои сильные и слабые стороны, и пользователь сам решает, какую из них использовать для своих конкретных нужд. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек/фреймворков для компьютерного зрения в Python в 2022 году.

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. OpenCV была создана с целью обеспечения общей инфраструктуры для приложений компьютерного зрения и ускорения использования машинного восприятия в коммерческих продуктах. Она включает алгоритмы для обнаружения объектов, анализа видео и распознавания изображений.

В коллекции доступно более 2500 оптимизированных алгоритмов, включающих широкий спектр как традиционных, так и передовых методов компьютерного зрения и машинного обучения. Эти алгоритмы можно использовать для поиска похожих изображений из базы данных, удаления красных глаз с фотографий, сделанных со вспышкой, отслеживания движения глаз, распознавания пейзажей и создания маркеров для наложения. Они также могут использоваться для обнаружения и распознавания лиц, идентификации объектов, классификации действий человека в видео, отслеживания движения камеры, отслеживания движущихся объектов, извлечения 3D-моделей объектов, создания 3D-облаков точек со стереокамер, сшивки изображений при получении целых сцен с высоким разрешением и извлечения 3D-моделей объектов со стереокамер.

Отслеживание объектов с помощью OpenCV

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, загляните на GitHub.

Scikit-Image

Scikit-image - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет ряд алгоритмов для обработки изображений, включая денойзинг, преобразование цвета и выявление признаков. Она построена на базе библиотеки SciPy и использует массивы NumPy для эффективного хранения и вычислений.

В ее состав входят алгоритмы сегментации, геометрических преобразований, манипуляции с цветовым пространством, анализа, фильтрации, морфологии, выявления признаков и многое другое. scikit-image преимущественно написана на Python, а некоторые основные алгоритмы - на Cython, для повышения производительности.

Пример обработки изображений с помощью scikit-image

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, зайдите на GitHub.

SimpleCV

SimpleCV - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям получать доступ к цифровым изображениям и манипулировать ими. Библиотека предоставляет множество функций для обработки изображений, включая фильтры, морфологические операции, преобразование цвета и выделение границ.

Для работы с камерами, редактирования изображений, извлечения признаков и преобразования форматов она предлагает четкий и понятный интерфейс. Цель этой библиотеки - предоставить профессиональным пользователям тщательно продуманный и изысканный интерфейс программирования, а для остальных - подробный и понятный интерфейс для решения фундаментальных задач машинного зрения.

SimpleCV также предлагает интерфейс для доступа к изображениям с веб-камеры, ее можно использовать с модулем камеры Raspberry Pi.

Пример использования библиотеки SimpleCV

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, посетите их GitHub.

Pytessarct

Pytesseract - это инструмент оптического распознавания символов (OCR) для Python. То есть, он распознает и "читает" текст, встроенный в изображения. Pytesseract недоступен через менеджер пакетов pip, поэтому если вы хотите его инсталлировать, то придется собрать из исходников. Python-tesseract - это обертка для движка Tesseract-OCR Engine от Google.

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, посетите их GitHub.

Imutils

Imutils - это библиотека Python, которая упрощает работу с изображениями и видео. Она предоставляет набор функций для загрузки, сохранения и обработки изображений и видео. Она также включает набор функций для выполнения общих задач по обработке изображений, таких как изменение размера, обрезка и конвертация между различными форматами изображений.

Трансформация изображений с помощью Imutils

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, посетите их GitHub.

OpenVINO

OpenVINO - это библиотека Python, которая позволяет разработчикам легко создавать и развертывать приложения компьютерного зрения. Библиотека включает в себя множество инструментов и утилит, облегчающих работу с компьютерным зрением, в том числе оптимизатор моделей, движок компьютерного зрения и набор предварительно обученных моделей. OpenVINO также содержит ряд примеров и учебников, которые показывают, как использовать библиотеку для создания различных типов приложений.

Чтобы узнать больше об этой библиотеке, посетите их GitHub.

Заключение

Язык программирования Python в последние годы набирает популярность. Это объясняется, в частности, тем, что Python относительно легок в изучении, а его синтаксис относительно прост в сравнении с другими языками программирования. Python также широко используется в научном сообществе, а его библиотеки позволяют проводить надежные численные вычисления и визуализацию данных.

В области компьютерного зрения Python имеет ряд отличных библиотек, которые позволяют разработчикам быстро и легко создавать сложные приложения. В этой статье мы рассмотрели некоторые из лучших библиотек Python для компьютерного зрения в 2022 году.

В преддверии старта курса "Компьютерное зрение" приглашаем всех желающих на бесплатный вебинар по теме: "Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике". Регистрация на вебинар доступна по ссылке ниже.

• Зарегистрироваться на бесплатный вебинар