Eines der beliebtesten Sprachen unter den Entwicklern ist Python, das für seine Vielzahl von Tools und Bibliotheken für die Community bekannt ist. Die Sprache bietet auch mehrere Computer Vision-Bibliotheken und Frameworks für Entwickler, um ihnen bei der Automatisierung von Aufgaben zu helfen, einschließlich Erkennung und Visualisierung.
Hier listen wir die 10 besten Python-Bibliotheken auf, die Entwickler für Computer Vision verwenden können. Die Liste ist alphabetisch sortiert.
1| fastai
Fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die Hochleistungskomponenten bietet, die schnell und einfach Spitzenleistungen in Standard-Deep-Learning-Bereichen liefern können. Es bietet auch Forschern Low-Level-Komponenten, die gemischt und kombiniert werden können, um neue Ansätze zu entwickeln. Es enthält verschiedene Funktionen wie eine auf GPU optimierte Computer-Vision-Bibliothek, die in reinem Python erweitert werden kann, ein neues Typ-Dispatch-System für Python zusammen mit einer semantischen Typenhierarchie für Tensoren und mehr.
Mehr hier erfahren.
2| IPSDK
IPSDK ist eine Bildverarbeitungsbibliothek in C++ und Python. Die Bibliothek bietet eine vollständige Palette von Bildverarbeitungsfunktionen zur Verarbeitung von Datensätzen sowie eine umfassende und optimierte Palette von Funktionen für die 2D- und 3D-Bildverarbeitung. IPSDK passt sich automatisch an die Architektur und die Fähigkeiten des Prozessors an. Zu den Funktionen dieser Bibliothek gehören die Unterstützung des gesamten PC-Clusters, leistungsstarke und hochverfügbare Berechnungen usw.
Mehr hier erfahren.
3| Imutils
Imutils ist ein Computer-Vision-Paket, das eine Reihe von OpenCV + Bequemlichkeitsfunktionen enthält, um grundlegende Bildverarbeitungsfunktionen wie Translation, Rotation, Größenänderung, Skelettierung, Anzeige von Matplotlib-Bildern, Sortierung von Konturen, Erkennung von Kanten usw. einfach zu machen.
Mehr hier erfahren.
(Quelle: https://analyticsindiamag.com/10-best-python-libraries-for-computer-vision-in-2020/)